Freitag, 16. Februar 2024 von Dr. Michael Gebert
Wie Computer Vision und Deep Learning die Wissenschaft revolutionieren
KI als Schlüssel für archäologische Sensationen
Noch vor wenigen Jahren war die Suche nach neuen Ausgrabungsstätten und archäologischen Funden überwiegend mühsame Kleinarbeit. Unzählige Luftbilder mussten von Menschenhand analysiert, Zusammenhänge im Kopf erfasst werden. Heute übernehmen immer öfter intelligente Programme diese Aufgaben - mit verblüffendem Erfolg. Die Künstliche Intelligenz hält endgültig Einzug in einem Bereich, der lange Zeit als zu "menschlich" galt, um ihn zu automatisieren: Die Archäologie. Mithilfe selbstlernender Algorithmen gelingt, was Menschen allein nie schaffen könnten - das systematische Durchsuchen riesiger Datenmengen nach Mustern und Anomalien, die auf archäologische Schätze hinweisen.
Satellitenaufnahmen, Luftbilder, Bodendaten - all das wird jetzt mit Computer Vision nach potenziellen Ausgrabungsstätten gescreent. Sensoren erkennen charakteristische Farbmuster und Texturen im Untergrund, geometrische Formen, die menschliche Siedlungen verraten, metallische Dichtewerte, unter denen Artefakte schlummern könnten. Kein Wunder, dass so immer mehr unbekannte antike Stätten ans Tageslicht kommen. In Israel beispielsweise förderten KI-Systeme allein im letzten Jahr über 30 bisher nicht dokumentierte historische Areale zutage - einige sogar bis zu 7.000 Jahre alt. Ohne die Unterstützung durch Automatisierung wären viele dieser Entdeckungen aufgrund der Abgeschiedenheit im Niemandsland untergegangen. Zudem helfen Algorithmen, Zusammenhänge zwischen Funden auszumachen, Muster zu erkennen, die Menschen leicht übersehen. Es ist wie ein riesiges Puzzlespiel, bei dem Computer die jeweils passenden Stücke zusammenfügen. Mithilfe von KI können sogar Textfragmente oder zerschellte Keramikscherben wieder zusammengesetzt werden. Das erspart den Archäologen unsägliche Kleinarbeit.
Fortschrittliche Tech zur archäologischen Erkundung
Die technologischen Möglichkeiten, die sich der Archäologie heute bieten, sind enorm: Fortschrittliche Kameras an Bord von Satelliten und hochauflösende Luftbildkameras liefern eine nie dagewesene Fülle visueller Daten. Diese gilt es nun mit KI-Methoden effizient zu durchforsten. Ein vielversprechendes Projekt dazu ist "Computer Approaches to Archaeological Spaces" der Universität Bournemouth. Die Wissenschaftler trainieren hier maschinelle Lernmodelle darauf, in Luft- und Satellitenbildern eigenständig nach möglichen archäologischen Stätten zu suchen. Die Algorithmen lernen, charakteristische visuelle Merkmale wie Farbverläufe, Texturunterschiede oder geometrische Muster zu erkennen, die beispielsweise auf vergrabene Mauerreste, Straßenzüge oder ganze Siedlungen hindeuten. Das System findet damit wesentlich zuverlässiger potenzielle Ausgrabungsorte als der Mensch es je könnte.
Zur Überwachung weitläufiger Areale planen Archäologen auch zunehmend den Einsatz von autonomen Drohnenschwärmen. Sie können systematisch Regionen abfliegen, detailliert scannen und so Anomalien im Gelände identifizieren, die auf archäologische Stätten schließen lassen. Drohnen sind darüber hinaus weniger invasiv als traditionelle Grabungsmethoden, da sie den Untergrund nicht beschädigen. In Norwegen testen Forscher derzeit eben solche unbemannten Flugroboter, die eigenständig potentielle Fundorte ausfindig machen und priorisieren sollen. Ausgestattet mit hochpräzisen Kameras, Laserscannern und Echolot-Sensoren erfassen sie oberirdische Geländeinformationen und erstellen detaillierte 3D-Karten. KI-Software analysiert diese Daten dann und markiert Stellen für die anschließende Begutachtung durch menschliche Experten. Langfristig könnten solche Drohnen die manuelle Suche nach Ausgrabungsstätten damit auf ein Minimum reduzieren.
Deep Learning spürt in Pompeji vergrabene Artefakte auf
Ein weiterer Hoffnungsträger für effizientere Feldforschung ist die Verknüpfung geophysikalischer Untergrund-Scans mit Methoden der künstlichen Intelligenz. In der verschütteten Stadt Pompeji beispielsweise nutzen Archäologen hierfür Bodenradar. Dieses sendet Radiowellen in den Untergrund und zeichnet deren Reflexionen auf. Das Problem: Die entstandenen Radar-Bilder enthalten zwar Hinweise auf metallische Objekte und Kammern im Erdreich, deren manuelle Analyse ist jedoch zu aufwendig. Hier setzt ein interdisziplinäres Expertenteam nun KI ein. Ihre neuronalen Netze sind darauf trainiert, computergenerierte Radarbilder semantisch zu segmentieren - das heißt Bereiche wie "Metallartefakt" oder "Hohlraum" zu erkennen und hervorzuheben.
Auf echten Radaraufnahmen aus Pompeji markieren die Algorithmen so zuverlässig Stellen ausgedehnter metallischer Dichte, an denen sich Relikte und Artefakte vermuten lassen. Das System unterstützt die Forscher somit maßgeblich bei der Lokalisierung vielversprechender Grabungsorte und beschleunigt die archäologische Feldarbeit enorm. Ohne KI wäre eine solche großflächige Untergrundanalyse per Radar von Menschenhand schlicht nicht zu bewältigen.
KI als ultimativer Puzzle-Profi
Wertvolle Dienste kann künstliche Intelligenz aber nicht nur bei der Entdeckung archäologischer Stätten leisten. Sie wird auch zunehmend unverzichtbar bei der nachfolgenden Analyse, Kategorisierung und Rekonstruktion der tatsächlichen Funde. Ein Paradebeispiel ist die mühsame Puzzlearbeit, wenn es gilt, Tausende zerscherbte Fragmente altertümlicher Keramik oder beschädigte Schriftstücke wieder zusammenzufügen. Diesen Job übernehmen jetzt immer öfter selbstlernende Computerprogramme. Ihr Vorteil: Sie ermüden nicht und lassen sich auf komplexe Zusammenhänge ein, die einem Menschen zu aufwendig wären. Ein Algorithmus des Museums für Islamische Kunst in Berlin beispielsweise rekonstruierte kinderleicht fragmentierte historische Textseiten aus dem Orient - ein Projekt, das Forscher zuvor jahrelang förmlich zur Verzweiflung gebracht hatte.
Zudem gibt es vielversprechende Ansätze, mithilfe neuronaler Netze selbst stark erodierte Schriften lesbar zu machen. Wissenschaftler am Römisch-Germanischen Zentralmuseum Mainz entwickelten eine KI, die verschmutzte oder beschädigte Buchstaben auf Fotos antiker Manuskripte zu entziffern lernte. Sie hilft Archäologen so, Inhalte aufzudecken, die zuvor unlesbar schienen - ein immenser Erkenntnisgewinn. KI-Systeme lassen sich jedoch nicht nur auf komplexe Bilddaten trainieren. Über Deep Learning in Kombination mit anderen Methoden gelingt es auch, zerstörte Musikinstrumente oder Werkzeuge zu rekonstruieren und deren ursprüngliche Klänge und Gebrauch nachzuempfinden. Die Algorithmen entwickeln aus den Fragmentfunden eine digitale Simulation, die Rückschlüsse auf die kulturellen Errungenschaften ihrer Erbauer ermöglicht.
Mit KI Vergangenes zum Leben erwecken
Die Beispiele verdeutlichen: Künstliche Intelligenz wird immer mehr zum ultimativen Werkzeug, um Vergangenes wieder zum Sprechen zu bringen. Sie kann Fragmente verbinden, Zusammenhänge aufdecken und Funktionen rekonstruieren, die für Menschen verborgen bleiben würden. Doch die technologische Innovation hört nicht bei der Analyse aktueller Funde auf. Schon heute arbeiten Forscher mit virtuellen 3D-Modellen, um längst zerstörte historische Bauten und Artefakte digital wiedererstehen zu lassen. Die modellierten Daten werden dabei mit historischen Aufzeichnungen, antiken Beschreibungen und rekonstruierten Zeichnungen kombiniert, um ein möglichst getreues Abbild vergangener Zivilisationen zu erschaffen.
In Zukunft könnten neben 3D-Rekonstruktionen auch Augmented und Virtual Reality eine große Rolle spielen, um versunkene Welten fühl- und erlebbar zu machen. Dies würde antike Stätten für die Öffentlichkeit wesentlich zugänglicher und fassbarer machen als bei der Betrachtung verstaubter Ruinen oder Museumsvitrinen. Und die Liste an digitalen Wiederbelebungsmöglichkeiten altertümlicher Artefakte lässt sich beliebig fortsetzen: Hochleistungssimulationen mittels Quantencomputing könnten beispielsweise längst untergegangene Umweltbedingungen modellieren und so Rückschlüsse auf damalige Lebensbedingungen erlauben.
KI als historiografische Wunderwaffe
Die Bandbreite aktueller KI-Forschung in der Archäologie ist riesig. Sie reicht von der Untersuchung mysteriöser Megalith-Monumente wie Stonehenge über die Rekonstruktion antiker Sprachen bis zur Entschlüsselung uralter DNA beim Ötzi. In Stonehenge zum Beispiel analysierten Wissenschaftler mit neuronalen Netzen historische Aufzeichnungen über die Sonnen- und Mondzyklen um die geheimnisumwitterte Kultstätte. So gelang es ihnen, die exakte ursprüngliche Position der gigantischen Steinformationen zu berechnen - ein anthropologisches Puzzle, das die Forschung jahrzehntelang beschäftigt hatte. Ohne die systematische Datenanalyse per KI wäre der präzise historische Zustand der Denkmäler verborgen geblieben.
Weitere vielversprechende Bereiche sind Sprachanalyse und DNA-Auswertung prähistorischer Fundobjekte wie mumifizierter Leichen. Hier kommt unter anderem Deep Learning in Form von LSTM-Rekurrenten-Netzen (Long Short Term Memory) zum Einsatz. Solche künstlichen neuronalen Systeme sind in der Lage, Abhängigkeiten in zeitlichen und räumlichen Daten zu erkennen und so verborgene Muster aufzudecken. Beispiel Mumienanalyse: Die Netzwerke entschlüsseln radiologische Scans, 3D-Oberflächenmodelle oder DNA-Daten. Der Algorithmus lernt Brain, anatomische Eigenheiten und Pathologien zu identifizieren. Auch ohne jede Kulturkenntnis konnten KI-Forensiker bereits ein Mumienalter, Todesursachen oder Verwandtschaftsverhältnisse deduzieren. Eine ähnliche Vorgehensweise nutzen Sprachforscher, um längst ausgestorbene Sprachen zu analysieren. Über die Vergleichbarkeit heute noch gesprochener Formen lassen sich grammatikalische Regeln des Altägyptischen oder Altchinesischen erschließen und teilweise sogar ein modernes Vokabular für archäologisch relevante Themen generieren.
KI gestattet uns also einen immer tieferen Einblick in die Denkweise, Kultur und Lebenswelt unserer Vorfahren - und das in einem bisher nie gekannten Umfang. Sie wird zweifelsfrei vieles ans Licht befördern, was wir ohne Algorithmen nie über ferne Epochen erfahren hätten.
Ein Quantensprung für die Archäologie
Egal ob es um die gezielte Suche nach Ausgrabungsstätten oder die molekulare Analyse prähistorischer DNA-Proben geht - die Archäologie erfährt durch Künstliche Intelligenz einen gewaltigen Innovationsschub. Sie verfügt nun über leistungsstarke Werkzeuge, die den mühsamen Entdeckungs- und Rekonstruktionsprozess enorm beschleunigen. Viele hoffen so auf zeitnahe Lösungen noch immer bestehender archäologischer Mysterien - seien es die Hintergründe des Niedergangs der Maya-Kulturen, die Funktion der geheimnisvollen antiken Nazca-Linien in Peru oder das exakte Alter und die Erbauer der rätselhaften Steinkreise in der Bretagne.
Wir können gespannt sein, welche Sensationen uns die Allianz aus menschlicher Expertenarbeit und künstlicher Intelligenz in den kommenden Jahren noch bescheren wird. Sicher ist: Wer sich für längst untergegangene Hochkulturen interessiert, wird an smarter Datenanalyse per Algorithmus bald nicht mehr vorbeikommen. Die Computerrevolution verleiht der Vergangenheit ein neues Gesicht!
#KIArchaeologie #LostHistoryFound #DigitalisierungDerArchaeologie #AlgorithmenFuersMuseum #NeueFundeDurchKI #ComputerVision #DeepLearning #AutomatisierteAusgrabungen #BigDataTrifftVergangenheit #QuantensprungFuerDieWissenschaft #DigitalisierungDerGeschichte #VerlorenGeglaubtesWiederentdeckt #Grabung4.0 #ArchaeologieDerZukunft
