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Deepdive: uso de inteligencia artificial, aprendizaje automático y realidad virtual para explorar antiguas civilizaciones sumergidas
El
marco desarrollado en el Land Bridge Project es un intento de centrarse no solo
en la visualización de lo que se ha encontrado, sino de permitir al usuario
participar en una investigación activa y real en un intento de probar las
teorías sobre una civilización antigua de manera sistemática. El resultado de
un estudio tan sistemático podría resultar en la predicción de nuevos hallazgos
como resultado de una hipótesis comprobable. Eso significa exponer al usuario a
una enorme cantidad de información de una manera que no es abrumadora o extraña,
sino más bien atractiva y familiar. El sistema comienza con más de
doscientos gigabytes de datos sin procesar que primero se pueden alimentar a un
preprocesador con ordena y verifica la información, y mientras en este
preprocesador se ejecutan una serie de algoritmos y ecuaciones para expandir la
base de conocimientos extrayendo información adicional. (Thomas Palazzolo, 2020)
Tomado de: IEEE
Este
documento proporciona una descripción general del sistema DeepDive y su uso
para descubrir antiguos sitios sumergidos. Si bien este documento se
centra en un ejemplo, el sistema está diseñado para ser de aplicación general a
otros entornos de difícil acceso y que contienen componentes desconocidos. La
herramienta de inteligencia artificial incorporada aprende a identificar
patrones sistemáticos en el entorno de los recursos de una civilización antigua
y también puede brindar una oportunidad para generar y probar teorías
antropológicas y arqueológicas. Este artículo demuestra algunas de estas
capacidades básicas y su potencial para ayudar en la exploración genérica de
sitios antiguos y las civilizaciones que los produjeron.
T. Palazzolo et al ., "Deepdive: Using AI, Machine Learning, and Virtual Reality to Explore Ancient Submerged Civilizations", Tercera Conferencia Internacional 2020 sobre Inteligencia Artificial para Industrias (AI4I) , 2020, págs. 79-82, doi: 10.1109 /AI4I49448.2020.00025.