Yapay zekâ, Nazca Çizgileri'nin sırlarını keşfetmeye yardımcı oluyor

Japon bilim adamları, Peru'dakiNazca Çizgileri'ninantik motifleri arasında yeni bir figürü tanımlamak için ilk kez yapay zekâ ve makine öğreniminden faydalandılar.

Nazca Çizgileri nedir?

Güney Peru'daki Nazca Çölü'nde bazı canlı biçimlerini ve geometrik biçimleri betimler tarzda yere çizilen kilometrelerce uzunluktaki çizgilere verilen genel isim.

Bu çizgilerin asıl işlevinin bilinmemesinin yanı sıra keşifler, bu simgelerin geçiş noktaları olarak kullanıldığını gösteriyor.

Bu büyük bir başarı, Makato Sakai.

Yapılan bu araştırmanın önemi aslında birçok kişi tarafından yüksek sesle konuşuluyor. Hatta Japon Profesör Makato Sakai, bunun çok büyük bir başarı olduğunu söylüyor.

Aslında bu yeni çizgiler, Yamagata Üniversitesi tarafından daha büyük bir araştırma projesi sırasında keşfedildi. Üstelik 10 yıldan fazla sürede yerinde incelemenin yanı sıra havadan alınan görüntüler birleştirilerek kullanıldı. Üniversite arkeologları toplamda 142 yeni tasarım belirlediler. Sonra IBM Japonya'dan araştırmalarla birlikte çalışarak, önceki çalışmalardan ana frekans noktalar oluşturuldu. Ardından tasarımda elde edilen verileri taramak için makine öğreniminden yararlandılar.

Tamamen yapay zekâ ortaya çıkardı

Yapay zekâ da bu bastonlu arkadaşımız olan 143 numaralı geoglifi ortaya çıkardı. Yapay zekâ yardımıyla keşfedilen ilk Nazca Çizgisi olma özelliği taşıyor.
Nazca Çizgileri yaklaşık 19 kilometrekarelik bir alanı kaplar ve yüzyıllar boyunca Nazca halkı tarafından yapıldığı düşünülür. İlk olarak 1940'da bu çizgiler üzerinde detaylı çalışmalar başlatıldı. Hatta daha sonrasında 1994'te UNESCO Dünya Mirası Alanı kapsamında değerlendirildi.

Aslında Nazca Çizgi'lerinde Tip A ve Tip B olarak bilinen iki ana varyant var. Tip A tasarımlarının 370 metre uzunluğa sahip olduğu düşünülüyor. Üstelik çevrelerine parçalanmış çanak çömlek parçalarına bakılarak ritüel bir öneme sahip olduğu tahmin ediliyor. Tip B ise daha küçük ve eski çizgileri kapsıyor.

Bu çalışma, makine öğrenmesinin özellikle büyük veri kümeleri içeren görevlerle karşılaştırıldığında bilim insanlarına nasıl yardımcı olabileceğinin bir başka örneği. Algoritmalar, tıpkı insanlar gibi belirli türden bilgileri araştırmak, örüntü ve anomalileri aramak için eğitilebilirler. Bu araçları oluşturmak zor. Ancak bir kez eğitildiğinde algoritmalar yorulmaz ve tutarlı sonuçlar verir. Dolayısıyla önümüzdeki dönemlerde çok daha fazla kullanılacağı söylenebilir. Çünkü yapay zekânın tercih edildiği alanlar artık epey fazla. Dolayısıyla bu 'gizemlerin çözülmesinde' elde edilecek başarılı çalışmalar sonrasında da figürlerin çözümü konusunda çok daha fazla tercih edileceği aşikar. Elbette bununla birlikte insanlığın yaklaşık 2500 yıldır gizemini koruyan motifleri de çözmesi kolaylaşacak gibi görünüyor.

Algoritma birkaç yüz aday buldu, Akihisa Sakurai.

IBM Japonya'dan Akihisa Sakurai isimli bir araştırmacı, 100'den fazla az jiglifin tanımlanması ve her birinin şekli ve büyüklüğü bakımından farkı olmasının algoritmanın çözülmesini zorlaştırdığını söylüyor. Sakurai, konuyla alakalı şunları söylüyor:

Özellikle farklı jeoliflerin farklı kalıplarını ve boyutlarını öğrenmek ya da ayırt etmek için derin öğrenmeyle teknikler geliştirdik. Bu halde bile yeni jiglifler için birkaç yüz aday buldu.