En apenas seis meses, la aplicación de inteligencia artificial (IA) ha permitido desvelar 303 nuevos geoglifos en el desierto del sur de Perú, duplicando el número de Líneas de Nazca conocidas y resolviendo un misterio que había desconcertado a la arqueología durante más de un siglo.
Este avance, liderado por un grupo de investigación internacional del Instituto de Nazca de la Universidad de Yamagata en colaboración con IBM, ha transformado la comprensión de este sitio declarado Patrimonio de la Humanidad por la UNESCO.
Por qué este descubrimiento representa un gran avance para la arqueología
El descubrimiento, publicado en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS) y confirmado por el arqueólogo principal, el profesor Masato Sakai, representa uno de los progresos más veloces y profundos en el estudio de las enigmáticas figuras de Nazca.
Durante más de un siglo, la inmensidad del desierto y las limitaciones de las técnicas convencionales habían impedido identificar estas figuras, que permanecían ocultas a simple vista.
Los nuevos geoglifos, datados entre el 200 a.C. y el 650 d.C., incluyen representaciones de felinos, aves, peces, figuras humanas y patrones geométricos que alcanzan dimensiones de cientos de metros.
Cada nuevo geoglifo descubierto en Nazca no solo amplía el inventario de una de las culturas más enigmáticas de la antigüedad, sino que proporciona una visión más precisa de sus creencias y rituales.
Cómo ha impacto la inteligencia artificial en la investigación arqueológica
La irrupción de la inteligencia artificial ha modificado por completo el enfoque de la investigación. El sistema, entrenado con miles de imágenes aéreas, analizó terabytes de fotografías obtenidas por satélites y drones, logrando detectar líneas y formas apenas perceptibles para el ojo humano.
Cada figura identificada por la IA fue posteriormente verificada sobre el terreno por arqueólogos, lo que garantizó la autenticidad de los hallazgos.
Las evidencias reunidas sugieren que muchas de estas nuevas figuras formaban parte de caminos rituales empleados en procesiones para establecer vínculos con los dioses y el plano natural.
La orientación y precisión de los diseños refuerzan las hipótesis defendidas por investigadoras como Maria Reiche, quien ya sostenía que las líneas componían un amplio paisaje ceremonial integrado.
En qué otras investigaciones arqueológicas se ha utilizado inteligencia artificial
El impacto de la inteligencia artificial en la arqueología no se limita a Nazca. En otras regiones del mundo, esta tecnología está facilitando el descubrimiento de túmulos funerarios, la cartografía de asentamientos ocultos e incluso la localización de naufragios.
Según citó MeriStation, el Dr. João Fonte, de ERA Arqueologia, describió este fenómeno como un “salto en eficiencia”, al afirmar que ahora es posible completar en días estudios que antes requerían años.
A pesar de estos avances, los especialistas insisten en la necesidad de mantener la rigurosidad científica. De acuerdo al medio mencionado, la arqueóloga Alexandra Karamitrou enfatizó que “todo hallazgo digital debe verificarse in situ para evitar falsos positivos”.
De qué forma la IA está transformando otros campos de la investigación científica
La IA ha revolucionado disciplinas más allá de la arqueología, optimizando el análisis de grandes volúmenes de datos y acelerando hallazgos en tiempos récord, que hasta hace pocos años era imposible.
En astronomía, la inteligencia artificial permite identificar exoplanetas mediante el procesamiento automático de imágenes espaciales. En la medicina ayuda a detectar patrones en estudios genéticos y a predecir enfermedades a partir de análisis clínicos.
Las ciencias ambientales emplean IA para modelar el comportamiento climático y detectar cambios en ecosistemas con sensores remotos. En la biología, facilita el estudio de estructuras moleculares, impulsando avances en nuevos medicamentos o terapias personalizadas.
Cuáles son los retos éticos y metodológicos de usar IA en investigación
El uso de inteligencia artificial plantea varios desafíos, como el riesgo de sesgos en los algoritmos y la necesidad de transparencia en la interpretación de resultados.
Los investigadores deben garantizar la validación independiente de los hallazgos y evitar depender exclusivamente de sistemas automatizados. En áreas como la salud, la privacidad y la protección de datos sensibles representan demandas urgentes.
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