BURGOS - CULTURA/PATRIMONIO
Jueves, 14 de Marzo de 2019

Un estudio liderado por el Cenieh propone el uso de la Inteligencia Artificial para entender cómo se acumulan los restos de fauna en los yacimientos

ICAL - Permite entender también cómo podrían haber interactuado los grupos humanos y los carnívoros en los lugares que ocuparon

La revista Archaelogical and Anthropological Sciences ha publicado un estudio experimetnal liderado por el investigador Abel Moclán, del Centro Nacional de Investigación sobre la Evolución Humana (Cenieh), que plantea un nuevo método para comprender cómo se generaban los conjuntos de fauna en los yacimientos arqueológicos, y cómo podrían haber interactuado los grupos humanos y los carnívoros en los lugares que ocuparon.

Este nuevo método consiste en el uso de la inteligencia artificial y de los algoritmos de aprendizaje automático para descifrar si las acumulaciones de fauna se generaron por los homínidos o por los carnívoros, concretamente hienas y/o lobos. “Gracias a este método podemos llegar a discernir entre los agentes que actuaron con una certeza superior al 95 por ciento”, afirmó Abel Moclán.

Según informaron desde el Cenieh, para llevar a cabo este estudio se han analizado las fracturas de los huesos, con el fin de interpretar si fueron fracturados por los grupos humanos para consumir el tuétano, o si por el contrario fueron los carnívoros los que fracturaron los huesos al intentar acceder al mismo recurso.

Este método podrá ser utilizado como punto de partida en estudios tafonómicos al analizar restos en yacimientos cuya conservación no permita distinguir quién acumuló los conjuntos a través del análisis de las marcas de corte o de diente producidas sobre la superficie de los huesos. “El futuro de la Tafonomía pasa por utilizar herramientas estadísticas cada vez más potentes, como las que empleamos aquí”, señaló Moclán.

En este estudio titulado ‘Classifying agency in bone breakage: an experimental analysis of fracture planes to differentiate between hominin and carnivore dynamic and static loading using machine learning (ML) algorithms’, han participado Manuel-Domínguez-Rodrigo, de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y del Instituto de Evolución en África (IDEA), así como José Yravedra, proveniente también de la UCM.