Big data y machine learning para detallar el recorrido de los primeros habitantes de la Patagonia

Trabajo conjunto del CONICET, en Argentina, y del CSIC y la Universidad de Burgos, en España

Paisajes tecnológicos de movilidad náutica (círculos rojos, con algunos azules peor clasificados por el algoritmo) y movilidad pedestre (círculos naranjas y morados) en grupos cazadores-recolectores que vivieron en el extremo sur de Sudamérica. / Briz et al. 2018 / Royal Society Open Science
Paisajes tecnológicos de movilidad náutica (círculos rojos, con algunos azules peor clasificados por el algoritmo) y movilidad pedestre (círculos naranjas y morados) en grupos cazadores-recolectores que vivieron en el extremo sur de Sudamérica. / Briz et al. 2018 / Royal Society Open Science

investigadores del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), en Argentina, y del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Burgos, ambas en España, han utilizado técnicas estadísticas de aprendizaje automático (o machine learning) para analizar los movimientos y la tecnología de los grupos cazadores-recolectores que habitaron el Cono Sur de América, desde que llegaron hace unos 12.000 años hasta finales del siglo XIX.

El trabajo ha permitido elaborar mapas con los asentamientos, diferenciando a las comunidades que tenían tecnología náutica de las que no disponían de ella. Esto, a su vez, ha permitido localizar grandes regiones en las que interactuaron y compartieron su conocimiento tecnológico. En el caso de los grupos que navegaban, se ha confirmado que llegaron a partir del Holoceno medio (hace unos 6.000 años) desde los canales e islas del Pacífico Sur, desplazándose a lo largo de la costa de lo que hoy es Chile.

Para el estudio, publicado en la revista Royal Society Open Science, se han utilizado datos masivos o big data de todos los yacimientos arqueológicos del extremo sur de Patagonia. Se parte de todas las evidencias disponibles sobre la presencia humana en esta región, desde que llegaron los primeros grupos en el Holoceno temprano hasta finales del siglo XIX.

Después tal y como informa la Agencia Sinc, se han aplicado técnicas de maching learning, un sistema estadístico que permite al ordenador aprender de muchos datos (en este caso, big data de elementos tecnológicos característicos de los yacimientos) para poder realizar clasificaciones y predicciones.

“Mediante algoritmos de clasificación automática hemos identificado dos paquetes o ‘paisajes’ tecnológicos: uno que caracteriza a los grupos cazadores-recolectores pedestres (con herramientas líticas y óseas propias) y otro a los que contaban con tecnología náutica, como canoas, arpones y valvas de molusco que usaban para fabricar cuentas de collar”, explica Ivan Briz i Godino, arqueólogo del CONICET y coautor del trabajo.

Y añade: “En futuras excavaciones, cuando aparezcan conjuntos de elementos tecnológicos como los que hemos detectado, podremos deducir directamente el tipo de movilidad del grupo o las conexiones con otras comunidades”.

“La arqueología tradicional caracteriza los yacimientos, las sociedades y sus posibles contactos en base a elementos singulares seleccionados por especialistas (como diseños de puntas de arma o elementos decorativos), pero aquí demostramos que es más interesante analizar conjuntos de elementos tecnológicos en su globalidad, mediante técnicas de inteligencia artificial que permiten trabajar con grandes volúmenes de datos y sin prejuicios subjetivos”, concluye el científico argentino.

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