NUOVO MODELLO COMPUTERIZZATO SVILUPPATO PER IDENTIFICARE ANTICHI SITI DI CACCIATORI-RACCOGLITORI
Attraverso lo sfruttamento delle nuove tecnologie, alcuni ricercatori hanno elaborato un sistema per identificare i siti utilizzati dalle comunità di cacciatori-raccoglitori nomadi.
Gli archeologi del Max Planck Institute e della Simon Fraser University stanno acquisendo nuove conoscenze da un modello predittivo computerizzato in grado di valutare la probabilità che i paesaggi contengano siti altrimenti difficili da individuare. Il loro lavoro è stato recentemente pubblicato sulla rivista PLOS ONE.
Secondo Rob Rondeau, direttore ad interim del Museo di Archeologia ed Etnologia della SFU, preservare i siti archeologici dalla distruzione assicura che la storia possa avere una giusta continuità cronologica ed è particolarmente importante per le comunità che non hanno utilizzato documenti scritti e grazie a questa ricerca i siti possano essere identificati, protetti e studiati.
Chris Carleton, del Max Planck Institute for Chemical Ecology, ha sviluppato il Locally-Adaptive Model of Archaeological Potential (LAMAP), un modello predittivo che considera le distribuzioni dei valori per le variabili paesaggistiche attorno a siti noti, un algoritmo che differisce dai metodi esistenti in quanto non dipende dalla presenza dei “località non di sito” per fare previsioni e non tratta i siti archeologici come punti su una mappa. Al contrario, l’algoritmo considera le distribuzioni di valori per le variabili paesaggistiche attorno a siti noti (come dati di addestramento) e quindi utilizza queste distribuzioni per stimare il potenziale archeologico di un determinato luogo-target.
LAMAP utilizza, dunque, le informazioni provenienti dai dati paesaggistici per stimare il potenziale archeologico di un terreno che non è stato esaminato dagli archeologi. Carleton ha dimostrato con successo il metodo su grandi siti permanentemente occupati in Belize e in Turchia.
Rondeau, anche un esperto archeologo subacqueo, collabora con Carleton grazie al docente di archeologia della SFU, Mark Collard, che ha supervisionato Carleton prima durante il suo dottorato e poi come borsista post-dottorato della SFU.
L’interesse di Rondeau è identificare siti antichi su paesaggi sommersi al largo della costa, quelli occupati quando il livello del mare era molto più basso di quello attuale. La loro collaborazione ha giocato un ruolo importante nella ricerca per identificare gli accampamenti di cacciatori-raccoglitori in un lontano passato, oggi sommersi.
Carleton e Rondeau hanno testato LAMAP sulla Tanana Valley, in Alaska, con la sua ricca documentazione di siti di cacciatori-raccoglitori che risalgono all’ultima era glaciale, circa 14.500 anni fa. Hanno “addestrato” il modello con i dati sul paesaggio intorno a 90 siti conosciuti, selezionati casualmente dal database del patrimonio dello Stato dell’Alaska.
La coppia ha previsto quali parti del paesaggio avevano il potenziale più alto per la produzione di più siti, quindi è tornata al database per valutare le loro previsioni. Le aree che LAMAP ha identificato come ad alto potenziale hanno dimostrato di contenere molti dei siti già identificati, confermando che LAMAP sia stato in grado di prevedere aree di accampamento ideale che potrebbero essere state occupate da cacciatori-raccoglitori anche solo per pochi giorni o settimane.
Per affinare la potenza di calcolo di LAMAP e renderla significativa per effettuare il confronto sistematico di milioni di punti dati in un’area di studio di 7.000 chilometri quadrati, Rondeau si è recato in Alaska nel 2019 per vivere il paesaggio e successivamente applicare quanto appreso anche nelle acque profonde al largo della costa.
I risultati del presente studio supportano anche l’uso di LAMAP nella ricerca di siti di cacciatori-raccoglitori in altre parti del mondo. Come strumento per identificare aree ad alto potenziale archeologico, quindi, LAMAP può concentrare l’attenzione su parti del paesaggio che potrebbero essere più produttive per la ricerca futura.
Tradotto e rielaborato da Daniele Mancini
Per ulteriori info: Simon Fraser University
