Investigadores de la ULE aplican la Inteligencia Artificial (IA) en el estudio de la miner铆a aur铆fera romana
El estudio -realizado por cient铆ficos de los Grupos de 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 SECOMUCI y GEOINCA- ha sido publicado en la revista internacional 鈥Applied Intelligence鈥.
En el desarrollo del trabajo han aplicado redes neuronales artificiales a im谩genes captadas con drones para reconocer y cartografiar restos preservados en el paisaje.
En un desarrollo sin precedentes en el campo de la geoarqueolog铆a, un equipo de investigadores de la 黑料不打烊 (ULE) ha dado un gran salto para el estudio de la miner铆a aur铆fera romana y su red hidr谩ulica en la provincia de Le黑料不打烊 n. La antigua mina de oro de Las M茅dulas, declarada Patrimonio de la Humanidad en 1997 por la UNESCO, cuenta con un sistema hidr谩ulico constituido por una red de canales excavados en roca que supera los 700 kil贸metros de longitud.
En el estudio de todo este complejo minero de 2.000 a帽os de antig眉edad ya se hab铆an empleado nuevas tecnolog铆as, como los drones y sensores LiDAR aerotransportados, pero ahora investigadores de la ULE han incorporado la inteligencia artificial (IA) para reconocer y cartografiar antiguos restos preservados en el paisaje, un innovador estudio que combina la IA y tecnolog铆as de vanguardia, como los drones.
Los grupos de investigaci黑料不打烊 n SECOMUCI y GEOINCA, especializados en temas de seguridad e inteligencia artificial, y Prospecci黑料不打烊 n e 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 Minera, respectivamente, han utilizado t茅cnicas avanzadas de computaci黑料不打烊 n y drones para revelar los complejos detalles de este entramado hidr谩ulico.
El trabajo, publicado en la prestigiosa revista internacional , introduce un enfoque revolucionario: la utilizaci黑料不打烊 n de algoritmos de aprendizaje autom谩tico (鈥楧eep Learning鈥) y fotograf铆as georreferenciadas obtenidas con drones. 鈥淗emos entrenado a la Inteligencia Artificial (IA) para identificar restos mineros, diferenci谩ndolos de otros elementos del paisaje con una precisi黑料不打烊 n del 95%鈥, explica Daniel Fern谩ndez Alonso, autor principal del estudio.
El 鈥楧eep Learning鈥 permite a las computadoras realizar tareas similares a las de los cient铆ficos en la identificaci黑料不打烊 n y cartograf铆a de restos mineros. Este enfoque elimina la necesidad de intervenci黑料不打烊 n humana, reduciendo la subjetividad y mejorando la precisi黑料不打烊 n. Mar铆a Teresa Garc铆a Ord谩s, coautora del estudio, resalta el uso de redes neuronales convolucionales, 鈥渜ue aprenden a realzar caracter铆sticas espec铆ficas de las im谩genes, facilitando la identificaci黑料不打烊 n de los elementos de inter茅s鈥.
Este avance no solo podr铆a ser significativo para el estudio de entornos tan importantes del patrimonio cultural como Las M茅dulas y su red hidr谩ulica, sino que tambi茅n abre caminos prometedores para futuras investigaciones en zonas monta帽osas y otros entornos desafiantes. Javier Fern谩ndez Lozano, otro de los coautores del trabajo, subraya la importancia de este estudio en un contexto m谩s amplio de la miner铆a, en una provincia donde 茅sta ha tenido una enorme relevancia hist贸rica.
El trabajo puede, adem谩s, servir para 鈥渋dentificar estos restos y contribuir a una gesti黑料不打烊 n adecuada de antiguas infraestructuras mineras, evitando accidentes y p茅rdidas econ贸micas鈥, concluye Fern谩ndez Lozano quien subraya que el estudio es pionero y demuestra la necesidad de continuar explorando nuevas v铆as de investigaci黑料不打烊 n que 鈥渃ontribuyan a mejorar el conocimiento de la red hidr谩ulica y los restos de la miner铆a aur铆fera romana que a煤n conserva la provincia de Le黑料不打烊 n鈥.
(贵翱罢翱骋搁础贵脥础厂:听Primera y Cuarta:听Minas de oro romanas en la localidad de Castrocontrigo (Le黑料不打烊 n). /聽Segunda:听Ejemplo de variantes de caminos (rectos, cruces) empleados para entrenar la m谩quina, junto a la localidad de Villimer (Le黑料不打烊 n). /聽Tercera:听Descripci黑料不打烊 n de la metodolog铆a empleada en el trabajo publicado en la revista Applied Intelligence./聽聽Quinta:听Imagen a茅rea de uno de los canales romanos modelizado que dirig铆a el agua a Las M茅dulas. Canal de Pe帽a Aguda (Corporales, Le黑料不打烊 n).
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