來自日本的科學家首次使用機器學習在秘魯的納斯卡線條（Nazca Lines）的古代圖案中發現了一個新的人形地畫。

該人形地畫據認為可以追溯到公元前100年至公元500年之間，顯示抓著柺杖或棍棒的人形形象。與納斯卡沙漠中的其他地畫一樣，它的確切功能尚不清楚，但在一條古老的小徑旁發現它意味著其可能已被用作路標。

研究小組的負責人、日本山形大學的Makato Sakai教授透過電子郵件告訴The Verge：“我們經常在該地區進行調查，但我們此前並不不知道它的存在。這是一項巨大的成就。”

山形大學在一個較大的研究專案中發現了該地畫。十多年來，該大學的考古學家結合現場勘測和航拍影象，在沙漠中識別了142種新設計。然後，他們與來自IBM日本的研究人員合作，使用機器學習來掃描資料，以查詢早期研究中遺漏的設計。這顯示了一共143條納斯卡線。其中人形地畫是研究人員首次在人工智慧的幫助下發現的第一個設計。

納斯卡線佔地約19平方英里，人們認為它們是由現代秘魯的納斯卡人在公元前100年左右開始製作的。在20世紀40年代首次對它們進行了詳細的研究，並在1994年將它們指定為聯合國教科文組織世界遺產時，已確定了約30條。

有兩種主要的變體，分別稱為A型和B型。A型設計較大，最大長度為370米（1200英尺），並根據附近的陶器碎片判斷，具有儀式意義。B型越來越小。它們包括AI所發現的圖形，被認為是某種導航標記。

這項工作是機器學習如何幫助科學家的另一個例子，尤其是在面對涉及大型資料集的任務時。可以訓練演算法來搜尋特定種類的資訊，就像人類一樣，尋找模式和異常情況。構建這些工具可能很棘手，但是一旦受過訓練，這些演算法就可以被用來追蹤從重力透鏡到地震的所有事物。

參與該發現的IBM日本研究員Akihisa Sakurai 在電子郵件中對The Verge表示，找到新的地理標誌是一項艱鉅的任務。Sakurai解釋說，問題在於，識別出不到100個地畫，而且每個地畫的形狀和大小都不同，因此很難教該演算法尋找什麼。

Sakurai表示：“我們在深度學習框架中專門構建了一些技術，以學習和區分這些不同形式和大小的地畫。” 他解釋說，即使那樣，這項技術也不是完美的。該演算法找到了“數百”個新地畫的候選物件，然後必須手動對其進行檢查。

在這項研究中，AI的部署不僅僅是一個完善的專案，而是一項測試。IBM和山形大學已簽署一項聯合協議，以繼續在這一領域的工作。他們的下一步是彙總10年的航拍影象和資料，以建立有關納斯卡線條的新的、完整的圖片。Sakurai表示，這樣做“將能更好地瞭解製作這些地畫的人們以及他們出於什麼的目的。”