Arheoloogide töö ei ole alati lihtne, sest maailm on suur, aga häid leiupaiku suhteliselt vähe. Kui kohe õiges kohas kaevama hakata, on tulemus parem ning saabub kiiremini ja odavamalt.

Luca Casini Itaaliast Bologna Ülikoolist ja ta kolleegid võtsid peale tehisintellekti appi ka ühe natuke vanema tehnikasaavutuse – satelliitide ja õhusõidukite pardalt kogutavad vaatlusandmed.

Arheoloogid on varemgi püüdnud satelliitpilte uurides välja nuputada, kus võiksid järgmised sobivad väljakaevamispaigad asuda, kuid seni enamasti tehisintellekti kaasamata.

Casini ja ta kaaslased tutvustasid Iraagi ja Iraani aladelt, umbes 66 tuhande ruutkilomeetriselt pinnalt tehtud satelliit- ja aerofotosid masinõppealgoritmidele. Ala asub piirkonnas, mida vanal ajal tunti Mesopotaamia nime all ja kus teadaolevaid arheoloogilisi leiupaiku on küllaga.

Algoritmile anti alguses teada, kus asuvad mõned teadaolevad leiukohad, mispeale see leidis üles neid paiku iseloomustava keeruka, inimeste jaoks arusaamatu tunnuste kompleksi ja pakkus siis välja teisi kohti, kus maastikul esineb samu tunnuseid ja kus võiks seega samuti leiduda midagi arheoloogidele huvi pakkuvat.

Selgus, et parim proovitud algoritm leidis teised teada olevad, kuid algoritmile mitte teada antud leiukohad üles 80-protsendise täpsusega. Seda pole küll sada protsenti, kuid siiski piisavalt, et asjatundlik arheoloog võiks tulemusi oma targa pilguga üle vaadates uusi leiukohti paremini ära tunda kui ilma tehisintellekti abita.

Casini ja kaasautorid pakuvadki võrguvaramusse arXiv üles pandud kirjutises välja inimeste ja tehisintellekti koostööprotokolli, et tõlgendada kõrgustest tehtud pilte kahe erisuguse mõistuse jõul, sünergiliselt.

Süsteem on siiski üsnagi regioonitundlik ja võib mujal maailmas toimida kehvemini. Kui teadlased näitasid Iraagi ja Iraani alade peal välja õpetatud algoritmile Usbekistanist tehtud pilte, siis jäi tulemuste paikaminek alla 30 protsendi.´