


AI verdoppelt die Anzahl der bekannten Nasca-Linien in nur 6 Monaten fast
Nasca-Glyphen sind Bodenbilder von Menschen, Tieren oder geometrischen Formen, die wahrscheinlich vom Nasca-Volk für zeremonielle und religiöse Zwecke verwendet wurden. Man findet sie in der Nasca-Wüste im Süden Perus, die sich entlang der Pazifikküste erstreckt.
Bisher waren nur 430 Glyphen bekannt. Um sie zu finden, mussten Forscher jahrelange Feldstudien durchführen und Luftbilder analysieren. Eine am 23. September 2024 bei PNAS veröffentlichte Studie von Masato Saki, Akihisa Sakurai, Siyuan Lu und Marcus Freitag beschreibt, wie sich die Zahl der bekannten Nasca-Linien durch den Einsatz künstlicher Intelligenz innerhalb von 6 Monaten fast verdoppelt hat.
Die Studie verwendete ein neuronales Netzwerk, das mit natürlichen Fotos trainiert wurde und darauf abgestimmt war, reliefartige Nasca-Glyphen zu erkennen. Angesichts der begrenzten Anzahl von Trainingsbeispielen wurden die bekannten Geoglyphen in kleinere Teile segmentiert, um den Trainingsdatensatz zu erweitern . Mithilfe eines gerasterten Klassifizierungsmodells wurde eine detaillierte Wahrscheinlichkeitskarte mit einer Auflösung von 5 Metern erstellt, die die Erkennung selbst der schwer fassbaren Geoglyphen ermöglicht. Das Fazit der Studie lautet:
Die KI-gestützte Methode ist viel skalierbarer, wie die Anzahl der identifizierten neuen Geoglyphen zeigt: Sie hat bei der Erkennung von 303 neuen figurativen Relief-Geoglyphen geholfen , was die Menge der bekannten Relief-Geoglyphen fast verdoppelt.
Der enorme Erfolg, den der Einsatz von KI bei der Identifizierung von Nasca-Linien gebracht hat, gibt einen Einblick in die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz in der archäologischen Forschung und Forschung weitere wissenschaftliche Bereiche in der Zukunft.
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Durch die Messung der Thread -Leistung in C kann Timing -Tools, Leistungsanalyse -Tools und benutzerdefinierte Timer in der Standardbibliothek verwendet werden. 1. Verwenden Sie die Bibliothek, um die Ausführungszeit zu messen. 2. Verwenden Sie GPROF für die Leistungsanalyse. Zu den Schritten gehört das Hinzufügen der -PG -Option während der Kompilierung, das Ausführen des Programms, um eine Gmon.out -Datei zu generieren, und das Generieren eines Leistungsberichts. 3. Verwenden Sie das Callgrind -Modul von Valgrind, um eine detailliertere Analyse durchzuführen. Zu den Schritten gehört das Ausführen des Programms zum Generieren der Callgrind.out -Datei und das Anzeigen der Ergebnisse mit KCACHEGRIND. 4. Benutzerdefinierte Timer können die Ausführungszeit eines bestimmten Codesegments flexibel messen. Diese Methoden helfen dabei, die Thread -Leistung vollständig zu verstehen und den Code zu optimieren.

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