Международная группа археологов под руководством Эми Хаттон применила три нейросетевые модели глубокого обучения для автоматического обнаружения древних каменных построек на юге пустыни Нефуд в северной Саудовской Аравии. Результаты исследования, опубликованные 14 апреля 2026 года в Journal of Archaeological Science: Reports, показали, что ИИ способен за считаные недели обработать территорию в 2 500 квадратных километров — работу, которая вручную заняла бы у археологов годы.
В рамках эксперимента учёные протестировали три архитектуры семантической сегментации: MA-Net, SegFormer и U-Net. Каждая модель обучалась распознавать и выделять каменные объекты на спутниковых снимках — погребальные курганы (кэрны), ритуальные ограждения, стоянки кочевников и церемониальные сооружения, построенные в эпоху голоцена, когда климат региона был значительно влажнее нынешнего. MA-Net продемонстрировала наивысшую общую точность, тогда как SegFormer показала наиболее стабильные результаты при работе с различными типами структур.
«Использование автоматического обнаружения может изменить подход археологов к исследованию обширных ландшафтов», — отмечают авторы исследования. Пустыня Нефуд и её южная окраина сегодня покрыты песчаными дюнами, однако тысячи лет назад этот регион переживал влажные периоды, благоприятные для поселений. Именно поэтому здесь сосредоточено огромное количество археологических объектов — от простых каменных кладок до сложных ритуальных комплексов, многие из которых до сих пор не задокументированы.
Ключевым открытием стало то, что точность распознавания возросла примерно на 20% при использовании спутниковых снимков более высокого разрешения. Это означает, что с развитием технологий дистанционного зондирования и появлением коммерческих спутников нового поколения ИИ-системы будут находить ещё больше скрытых памятников. Исследование также подтвердило, что нейросети могут выявлять структуры, которые человеческий глаз пропускает на монохромных пустынных снимках из-за низкого контраста с окружающим ландшафтом.
Практическая ценность исследования выходит далеко за рамки чистой науки. Авторы подчёркивают, что ИИ-инструменты могут использоваться для мониторинга сохранности культурного наследия в отдалённых регионах, где регулярные полевые экспедиции невозможны. В условиях быстрой урбанизации и промышленного освоения Аравийского полуострова автоматическое картографирование древних объектов становится критически важным для их защиты от разрушения.
Тем не менее учёные предупреждают, что полевая работа остаётся незаменимой: ИИ сужает область поиска, но каждый обнаруженный объект требует верификации на месте. Исследование стало частью глобального тренда «цифровой археологии» — в 2026 году подобные проекты ведутся в Центральной Америке, Юго-Восточной Азии и Африке, где спутниковый ИИ и LiDAR вместе раскрывают целые цивилизации, скрытые под джунглями и песками.
