アマゾンの未知の遺跡候補地を67カ所発見、AIが変える考古学

　南米アマゾンに潜む未知の遺跡を大量の衛星写真やセンサーデータから探す「OpenAI to Z Challenge」コンテストが開催され、8月28日、優勝チームが発表された。優勝した3名のチームは、歴史的に価値ある遺跡が含まれると考えられる2キロ四方の場所を67カ所特定した。それらは実地調査の出発点になりうる。

　広大なアマゾンの密林の奧深くには、無数の考古学遺跡が隠されているかもしれない。1万3000年前に存在していた文明の痕跡は、石器や洞窟壁画という形で残されている。

　しかしアマゾンは9つの国にまたがり、数百という先住民族が暮らす場所だ。実地調査で遺跡を探すには、あまりに広すぎる。そこで研究者に注目されているのが、人工知能（AI）や機械学習などの新技術だ。

　そうした状況のなか、ChatGPTを手がけるOpenAIが開催したのが今回のコンテストだ。エジプト学者のサラ・パーカック氏と、メソアメリカ考古学者のクリス・フィッシャー氏という2人の考古学者が審査員として参加した。（参考記事：「千年以上古いピラミッドのそばに後の時代のミイラ」、「謎の古代文明の遺跡、最後の悲劇物語る遺物が続々」）

　優勝した「Black Bean」チームは、複数の公開データセットを使ってディープラーニング（深層学習）モデルをトレーニングした。実際に使われたのは、LiDAR（ライダー、光による検知と測距）のリモートセンシングデータ、Google Earthエンジンの衛星写真画像、米航空宇宙局（NASA）のデジタル標高モデルなどだ。

　同チームによると、OpenAIのGPT-4oモデルにアマゾン熱帯雨林の既知の遺跡のパターンを学習させ、ブラジルをはじめとする未調査の地域と比べ、調査候補地となる場所の座標を特定した。

　見つかった場所のほとんどは、水辺に沿うような形に集まっていた。

「常識的に考えても、この結果は妥当です」と話すのは、優勝チームの一員で、現在米メタ社のソフトウェアエンジニアとして働いているヤオ・チャオ氏だ。氏はAIの応用についてより深く知ろうと、休職してコンテストに挑戦した。やはり、古代文明は水の近くに興るものなのだろう。

　チャオ氏によると、数週間ほどで大量の地理データを高速に処理できるので、最初に実地調査を行わなくても、候補地を見つけることができる。優勝チームには、賞金25万ドル（約3700万円）とOpenAI製品のプレミアム使用権が贈られた。（参考記事：「「AI」 人工知能が切り開く科学の未来」）

「時間はかなり限られています」

　考古学者にとって、機械学習はまったく新しい道具というわけではない。米アラバマ大学バーミンガム校の考古学者であるパーカック氏は、数十年にわたって行っているエジプトやチュニジアなどの調査に、衛星写真、赤外線画像、LiDAR画像を駆使してきた。LiDARは航空機やドローンに搭載したセンサーからパルス状のレーザー光を発射し、その反射を測定する技術だ。（参考記事：「ベールを脱ぐマヤ」）

　氏は、こういった画像技術と、データからパターンを見つけるようにトレーニングした機械学習技術を組み合わせて、既知の遺跡に含まれる未知の集落や墓をたくさん発見してきた。しかし、新しいAIモデルなら、これまでの技術をベースとして、決まった調査対象以外にも活用できるので、まったく新しい調査候補地を見つけることもできるという。

次ページ：「気まずい問いを自らに問う必要があります」