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Inteligencia artificial para saber cómo se acumulan los restos de fauna en los yacimientos

Un estudio experimental 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

El estudio, liderado por el investigador Abel Moclán, del Centro Nacional español de Investigación sobre la Evolución Humana (CENIEH), se ha publicado en la revista Archaeological and Anthropological Sciences.

El 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”, afirma Abel Moclán.

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”, señala Abel 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' ha participado además Manuel-Domínguez-Rodrigo de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y del Instituto de Evolución en África (IDEA) y José Yravedra de la Universidad Complutense de Madrid (UCM).

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