ملاحظة المحرر: هذه السلسلة التي تقدمها شبكة CNN ترعاها، أو كانت ترعاها، الدولة التي تسلط الضوء عليها. وتحتفظ شبكة CNN بالسيطرة التحريرية الكاملة على موضوعات التقارير وتكرار نشر المقالات ومقاطع الفيديو ضمن الرعاية، بما يتوافق مع سياستنا.
على الحافة الشمالية لصحراء الربع الخالي، هناك أسرار مدفونة في الرمال.
تُعرف الصحراء الشاسعة التي تبلغ مساحتها 250 ألف ميل مربع (650 ألف كيلومتر مربع) في شبه الجزيرة العربية باسم “الربع الخالي”. وبالنسبة لمعظم الناس، باستثناء موجات الكثبان الرملية ذات اللون الأصفر المائل إلى الأصفر، تبدو هذه الصحراء فارغة.
ولكن ليس للذكاء الاصطناعي.
نجح باحثون بجامعة خليفة في أبوظبي في تطوير حل تكنولوجي متطور للبحث في مناطق قاحلة واسعة النطاق عن مواقع أثرية محتملة.
تقليديا، يستخدم علماء الآثار المسوحات الأرضية للكشف عن المواقع المحتملة ذات الأهمية، ولكن هذا قد يستغرق وقتا طويلا ويصعب القيام به في التضاريس القاسية مثل الصحراء. في السنوات الأخيرة، اكتسب الاستشعار عن بعد باستخدام صور الأقمار الصناعية البصرية من أماكن مثل Google Earth شعبية في البحث عن مناطق كبيرة بحثا عن سمات غير عادية – ولكن في الصحراء، غالبا ما تحجب العواصف الرملية والغبارية الأرض في هذه الصور، في حين أن أنماط الكثبان الرملية يمكن أن تجعل من الصعب اكتشاف المواقع المحتملة.
وتقول ديانا فرانسيس، عالمة الغلاف الجوي وأحد الباحثين الرئيسيين في المشروع: “كنا بحاجة إلى شيء يرشدنا ويركز أبحاثنا”.
قام الفريق بإنشاء خوارزمية التعلم الآلي لتحليل الصور التي تم جمعها بواسطة الرادار ذي الفتحة التركيبية (SAR)، وهي تقنية تصوير الأقمار الصناعية التي تستخدم الموجات الراديوية للكشف عن الأشياء المخفية تحت الأسطح بما في ذلك النباتات والرمل والتربة والجليد.
لا تعد أي من التقنيتين جديدة: فقد كانت صور الرادار ذات الفتحة الاصطناعية مستخدمة منذ ثمانينيات القرن العشرين، كما اكتسبت تقنيات التعلم الآلي زخماً متزايداً في علم الآثار. ولكن فرانسيس تقول إن استخدام التقنيتين معاً يشكل تطبيقاً جديداً، وعلى حد علمها، فهو الأول من نوعه في علم الآثار.
وقد قامت بتدريب الخوارزمية باستخدام بيانات من موقع معروف بالفعل لعلماء الآثار: ساروق الحديد، وهي مستوطنة بها أدلة على نشاط يعود إلى 5000 عام ولا تزال تُكتشف في الصحراء خارج دبي.
ويقول فرانسيس: “بمجرد تدريبه، أعطانا مؤشرًا على مناطق محتملة أخرى (قريبة) لم يتم التنقيب فيها بعد”.
وتضيف أن التكنولوجيا دقيقة حتى 50 سنتيمترا ويمكنها إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد للهيكل المتوقع مما سيعطي علماء الآثار فكرة أفضل عما هو مدفون تحته.
وبالتعاون مع هيئة دبي للثقافة، وهي المنظمة الحكومية التي تدير الموقع، أجرت فرانسيس وفريقها مسحًا أرضيًا باستخدام رادار يخترق الأرض، والذي “كرر ما قاسه القمر الصناعي من الفضاء”، كما تقول.
وتخطط هيئة دبي للثقافة الآن للتنقيب في المناطق التي تم تحديدها حديثًا – ويأمل فرانسيس أن تساعد هذه التقنية في الكشف عن المزيد من الكنوز الأثرية المدفونة في المستقبل.
تسريع العمل “الممل”
لا يعد استخدام صور الرادار ذات الفتحة الاصطناعية أمرًا شائعًا في علم الآثار، وذلك بسبب تكلفتها وتعقيدها.
وتقول إيمي هاتون، طالبة الدكتوراه في معهد ماكس بلانك لعلم الإنسان الجيولوجي، التي تبحث في نماذج التعلم العميق للكشف عن الهياكل الأثرية في شمال غرب المملكة العربية السعودية، إن استخدامها لتحديد المواقع المدفونة “مثير حقًا”.
وتشير هاتون إلى أنه باستخدام صور الرادار ذات التركيب التركيبي الراداري، التي تتجاوز مشكلة تشتت الضوء من جزيئات الغبار، تمكنت فرانسيس وفريقها من حل التفاصيل الفنية التي تجعل الاستشعار عن بعد صعباً في المناطق الصحراوية.
ولا تعد جامعة خليفة الوحيدة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن المواقع المحتملة.
أمينة جامباجانستسان، طالبة دكتوراه أخرى في معهد ماكس بلانك، تستخدم التعلم الآلي لتسريع “المهمة الشاقة” المتمثلة في البحث من خلال صور عالية الدقة من الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية عن مواقع محتملة ذات أهمية. كشف مشروعها، الذي يركز على مواقع الدفن في العصور الوسطى في منغوليا – وهي دولة تبلغ مساحتها أكثر من 1.56 مليون كيلومتر مربع، أي ما يقرب من حجم ألاسكا – عن آلاف المواقع المحتملة التي تقول جامباجانستسان إنها وفريقها لم يتمكنوا أبدًا من العثور عليها على الأرض.
وتقول جامباجانستسان إنه في حين أن التكلفة والمتطلبات الحسابية لصور الرادار ذات الفتحة الصناعية قد تشكل عائقًا أمام الاستخدام بالنسبة للعديد من الباحثين، فإن هذه الطريقة قيمة للمناطق الصحراوية حيث تكافح التقنيات الأخرى – وهي الطريقة التي قد تفكر في استخدامها في صحراء جوبي في جنوب منغوليا، حيث لا تنتج “صورها البصرية العادية” نتائج.
الإنسان ضد الآلة
يجد التعلم الآلي المزيد والمزيد من التطبيقات في علم الآثار، على الرغم من أن ليس كل الباحثين متحمسين له.
يقول هيو توماس، المحاضر في علم الآثار بجامعة سيدني والمدير المشارك لمشروع التنقيب عن آثار ما قبل التاريخ في العلا وخيبر في المملكة العربية السعودية: “هناك نظامان اعتقاديان متميزان”. من ناحية، يسعى الناس إلى حلول تكنولوجية مثل الذكاء الاصطناعي لتحديد المواقع؛ ومن ناحية أخرى، هناك أولئك الذين يعتقدون أنك بحاجة إلى “عين أثرية مدربة” لتحديد الهياكل، كما يوضح.
ورغم أن التكنولوجيا قد تساعد في تحديد المواقع الأثرية ومراقبتها ــ وخاصة تلك المهددة بسبب تغيرات استخدام الأراضي، وتغير المناخ، والنهب ــ فإن توماس حذر من الإفراط في الاعتماد عليها.
ويقول توماس: “الطريقة التي أود استخدام هذا النوع من التكنولوجيا بها هي في المناطق التي ربما لا تحتوي على مواقع أثرية على الإطلاق أو احتمالية منخفضة للغاية لوجود مواقع أثرية فيها، وبالتالي السماح للباحثين بالتركيز بشكل أكبر على مناطق أخرى نتوقع العثور فيها على المزيد من المواقع الأثرية”.
اكتشاف الماضي
وسوف يحدث الاختبار الحقيقي – والذي نأمل أن يكون بمثابة التحقق من صحة – للتكنولوجيا في الشهر المقبل عندما تبدأ أعمال التنقيب في مجمع ساروق الحديد، والذي لم يتم اكتشاف سوى 10% منه على مساحة تبلغ 2.3 ميل مربع (6.2 كيلومتر مربع)، وفقاً لهيئة دبي للثقافة.
وإذا تمكن علماء الآثار من العثور على الهياكل التي تنبأت بها الخوارزمية، تخطط دبي للثقافة لاستخدام التكنولوجيا لاكتشاف المزيد من المواقع.
ونشرت فرانسيس وفريقها ورقة بحثية عن النتائج التي توصلوا إليها في العام الماضي، وهم مستمرون في تدريب خوارزمية التعلم الآلي لتحسين دقتها، قبل توسيع نطاق استخدامها.
وتقول إن “الفكرة هي تصدير (التكنولوجيا) إلى مناطق أخرى، وخاصة المملكة العربية السعودية ومصر، وربما الصحاري في أفريقيا أيضًا”.
لمزيد من أخبار ورسائل CNN الإخبارية، قم بإنشاء حساب على CNN.com