Trong hơn một thế kỷ, những hình vẽ và hoa văn khổng lồ khắc trên các vùng đồng bằng phía nam Lima, Peru, đã khiến các nhà khảo cổ học bối rối. Được đặt tên theo chủ nhân của chúng – người Nazca, những người sống từ năm 200 trước Công nguyên (TCN) đến năm 650 sau Công nguyên (SCN) – các “đường kẻ Nazca” vẫn là một trong những bí ẩn lớn nhất của khảo cổ học.
Với việc dùng vùng đất khô cằn giống như tấm vải vẽ, người Peru cổ đại đã tạo nên các thiết kế khổng lồ đến mức phần lớn chỉ có thể quan sát và chiêm ngưỡng đầy đủ từ trên không – một điều kiện mà, trớ trêu thay, chính các nghệ sĩ thời đó không hề có được.
Một mẫu các đường khắc trên mặt đất kiểu “đường kẻ Nazca”
“Bay trên vùng đồng bằng sa mạc đầy kịch tính… người ta sẽ thấy những mạng lưới đường kẻ và hình học kỳ lạ, độc nhất vô nhị,” giáo sư lịch sử Paul Kosok thuộc Đại học Long Island viết vào năm 1959. “Chúng hiện rõ ở nhiều nơi; đôi khi đan xen qua lại theo những cách vô cùng phức tạp và dường như hỗn loạn…”
Những ‘geoglyph’ (tạm dịch là ‘đường khắc trên mặt đất’) này bao phủ ít nhất 450 km² sa mạc, nhiều hình mô tả con người, động vật, thực vật và công cụ. Từ những năm 1940, khoảng 430 tác phẩm là các đường kẻ Nazca đã được phát hiện qua các cuộc khảo sát trên mặt đất và trên không, nhưng ý nghĩa thực sự của chúng vẫn còn là điều tranh cãi.
Tuy nhiên, giờ đây các nhà khảo cổ đang chuyển sang dùng máy móc để giúp họ giải mã câu đố cổ xưa này.
Hợp tác cùng các nhà khoa học của IBM, các nhà nghiên cứu châu Âu và Nhật Bản đã huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) phát hiện các geoglyph trong vô số hình ảnh chụp từ trên không, mở ra những hiểu biết mới về mục đích của các đường kẻ Nazca.
Giáo sư Masato Sakai, thuộc Viện Nazca của Đại học Yamagata tại Peru, cho biết nhóm của ông chỉ mất sáu tháng để phát hiện thêm 303 geoglyph hình tượng – gần như gấp đôi tổng số được phát hiện trước đó. “Khả năng thực hiện cuộc khảo sát trong khoảng thời gian ngắn như vậy là nhờ vào việc sử dụng AI,” Sakai viết, khi đang công tác thực địa thì nhận được lời mời phỏng vấn từ BBC Science Focus.
Nhưng sa mạc Peru không phải là nơi duy nhất mà AI đang giúp con người tìm kiếm và giải mã các di vật tổ tiên để lại. AI hiện đang học cách nhận diện đủ loại tàn tích lịch sử, từ các gò chôn cất cho đến xác tàu đắm.
Theo Sakai, “AI vượt trội trong việc xử lý hiệu quả khối lượng lớn dữ liệu” và việc ứng dụng nó trong khảo cổ học sẽ còn gia tăng đáng kể trong tương lai.
Lịch sử cổ đại
Câu chuyện về các đường kẻ Nazca là câu chuyện trải dài qua ba kỷ nguyên tiến bộ công nghệ của con người. Ở kỷ nguyên đầu tiên, người Nazca – thường được cho là một dân tộc có trình độ công nghệ cao, cũng nổi tiếng với nghề dệt và gốm tinh xảo – đã tạo ra các đường kẻ, tức đường khắc trên mặt đất.
Họ vẽ các xoắn ốc, ngôi sao và hình thang, và khắc họa chim chóc, khỉ cùng các cảnh tượng hiến tế con người, trong vô số các hình mi
nh họa khác. Những geoglyph này được tạo ra bằng cách loại bỏ lớp đất và sỏi màu nâu dày khoảng 30–40 cm để lộ ra lớp đất sét và đá vôi màu sáng bên dưới.
Nghiên cứu cho thấy người Nazca đã sử dụng các đơn vị đo lường cổ xưa để đạt được các tỉ lệ “hoàn hảo”.
Ảnh minh họa: Amplitude Studios
Maria Reiche – một nhà toán học và thiên văn học người Đức đã dành hàng thập kỷ nghiên cứu các đường kẻ này – mô tả tỉ lệ của chúng là “hoàn hảo”, cho rằng người Nazca đã cẩn thận lên kế hoạch và đo đạc các thiết kế của họ bằng các công cụ và đơn vị đo cổ đại.
Khi xã hội Nazca sụp đổ, nhiều hình vẽ của họ vẫn trường tồn theo thời gian nhờ khí hậu khô cằn và, như Reiche nhận xét, tính chất “dính nhẹ” của đất chứa thạch cao, thứ giúp “gắn chặt mọi viên đá vào nền đất”.
Tới thế kỷ 20, con người đã làm chủ được bầu trời. Trong kỷ nguyên thứ hai, thời kỳ bay lượn, quy mô và sự phức tạp thực sự của các đường kẻ Nazca mới được hé lộ. Điều này khiến Paul Kosok thuộc Đại học Long Island cùng với Reiche đưa ra giả thuyết rằng chúng là một phần của lịch thiên văn khổng lồ (astronomical calendar), ghi lại các ngôi sao quan trọng hoặc điểm mặt trời mọc trong ngày đông chí – một lý thuyết hiện nay phần lớn đã bị bác bỏ.
Những người khác cho rằng đó là các biển chỉ đường tới nguồn nước, lối đi hành lễ (ritual walkways) hoặc những thông điệp khắc dành cho các vị thần của người Nazca (hoặc cho việc liên lạc với người ngoài hành tinh).
Kể từ năm 2004, nhóm của Sakai đã dựa vào hình ảnh từ vệ tinh, máy bay và drone để phát hiện thêm các geoglyph, nhưng vùng đất Nazca quá rộng lớn nên con người không thể khảo sát chi tiết hết được.
Tuy nhiên, giờ đây, trong kỷ nguyên công nghệ thứ ba, sức mạnh của AI và học máy đang được khai thác, cho phép các nhà khảo cổ thực hiện khảo sát trên quy mô lớn. “Việc tiến hành khảo sát phân bố (distribution surveys) chỉ bằng công nghệ viễn thám sẽ mất một lượng thời gian khổng lồ,” Sakai viết. “Chúng tôi đã đưa AI vào để khảo sát phân bố nhanh chóng và hiệu quả hơn.”
Mục tiêu lớn
Bắt đầu từ năm 2018, Sakai và nhóm của ông đã thử nghiệm các kỹ thuật tự động trên một khu vực sa mạc rộng 27 km² và tìm thấy bốn geoglyph mới. Làn sóng khám phá gần đây hơn, được công bố vào tháng 9 năm 2024, đến từ việc áp dụng các công nghệ tương tự để phát hiện geoglyph trên toàn bộ khu vực Nazca.
AI đã đề xuất 178 phát hiện được xác nhận, bao gồm một số thuộc về các cụm geoglyph lớn hơn – dẫn đến việc phát hiện thêm 66 geoglyph khác qua khảo sát thực địa. Như Sakai lưu ý, “Việc xác minh cuối cùng các kết quả của AI vẫn phải do con người thực hiện.” Phần còn lại được tìm thấy ngoài thực địa mà không cần sự hỗ trợ của AI.
Sự xuất hiện của các kỹ thuật AI trong khảo cổ học đánh dấu bước tiến mới trong quá trình số hóa một lĩnh vực vốn từ lâu phụ thuộc vào thước dây và bản vẽ tay.
Trong thập kỷ qua, các nhà khảo cổ đã ngày càng áp dụng các công cụ kỹ thuật số có thể lập bản đồ, ghi nhận và trực quan hóa các di tích lịch sử.
“Chúng tôi đã bắt đầu chuyển từ bản vẽ sang kỹ thuật chụp ảnh đo đạc kiểu mô hình hóa 3D. Giờ đây chúng tôi đang làm việc với dữ liệu viễn thám và học máy,” Tiến sĩ João Fonte, một nhà khảo cổ học tại công ty khảo cổ học Bồ Đào Nha ERA Arqueologia, cho biết. “Trong khối ngành nhân văn, tôi nghĩ khảo cổ học đang thực sự đi đầu về đổi mới.”
Cùng thời điểm nhóm của Sakai thực hiện những thử nghiệm AI đầu tiên, Fonte đang công tác tại Đại học Exeter, nơi ông bắt đầu thảo luận với ERA về ý tưởng kết hợp AI với viễn thám.
Những cuộc thảo luận đó đã dẫn đến dự án Odyssey, trong đó các chuyên gia khảo cổ và AI hợp tác để dạy cho các thuật toán học máy cách nhận diện các loại di tích khảo cổ khác nhau.
Nghiên cứu gần đây nhất của họ đã trình bày một hệ thống AI có khả năng phát hiện các pháo đài trên đồi (hillforts) – những khu định cư có tường bao quanh trên các đỉnh đồi – dựa trên dữ liệu khảo sát từ trên không có tính đến sự thay đổi độ cao, thậm chí cả dưới lớp thảm thực vật.
Hệ thống này học cách xác định các di tích không chỉ dựa vào hình dạng mà còn dựa vào vị trí của chúng so với các đặc điểm khác trong cảnh quan.
Như Alberto Lago da Silva, một cố vấn tại ERA, giải thích, dự án Odyssey hướng đến việc phát triển AI có khả năng suy luận từ sự kết hợp của nhiều loại thông tin khác nhau, giống như cách các chuyên gia con người vẫn làm.
“Bạn cần có kinh nghiệm để nhận ra các di tích trên hình ảnh và phải sử dụng các nguồn thông tin bên ngoài hình ảnh,” ông nói. “Bạn cần hiểu rằng điểm cụ thể này nằm bên cạnh một con sông, trên một sườn đồi hay gần biển.”
Mô hình AI này đã phát hiện 384 đặc điểm có vẻ giống các pháo đài trên đồi chưa từng được biết đến ở Anh. Sau đó, các phát hiện này đã được kiểm tra bởi các chuyên gia, nằm trong số 15% dữ liệu mà các nhà khảo cổ có thời gian để xem xét. Những kết quả này cho thấy tiềm năng to lớn của AI trong việc khảo sát những khu vực rộng lớn nơi mà các đặc điểm khảo cổ chưa được lập bản đồ đầy đủ.
AI đánh dấu vị trí
Theo một số ước tính, việc phát hiện các bức tranh khổng lồ giữa sa mạc trống trải có thể dễ hơn so với phát hiện các pháo đài trên đồi. Như Fonte chỉ ra, “Các đường kẻ Nazca thực sự là những công trình hoành tráng và ngoạn mục, nên tôi nghĩ vấn đề ở đó chỉ là phải có dữ liệu tốt từ hình ảnh vệ tinh… Và với dữ liệu đó, việc tìm thấy kiểu di tích khảo cổ này cũng tương đối dễ dàng.”
Trong một ví dụ khác về việc phát hiện trong sa mạc, vào năm 2023, một nhóm nghiên cứu từ Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất (UAE) đã thử nghiệm AI với dữ liệu vệ tinh để tìm các di tích khảo cổ tại Saruq Al Hadid (Thung lũng Sắt) ở Dubai.
Khu vực này từng là trung tâm luyện đồng trong khoảng từ năm 1270 đến 800 trước Công nguyên và đã được chứng minh là chứa đầy các hiện vật. Tại đây, việc phát hiện tự động có thể giúp giảm bớt gánh nặng cho các nhà khảo cổ, những người phải chịu đựng cái nóng và các đụn cát cao để làm tiếp công việc khai quật.
“Phương pháp của chúng tôi cung cấp một chỉ dẫn rõ ràng về nơi cần tập trung nỗ lực, thay vì tìm kiếm khắp nơi,” Tiến sĩ Diana Francis từ Đại học Khalifa, chuyên gia viễn thám và là thành viên nhóm nghiên cứu UAE, cho biết. Ở những nơi khác, AI có thể giúp các nhà khảo cổ nghiên cứu từ xa các khu vực mà xung đột đang cản trở họ xin giấy phép thực địa.
Tuy nhiên, các mô hình AI không phải là hoàn hảo. Chúng không phát hiện chính xác mỗi lần. Trên thực tế, nhóm của Sakai đã kiểm tra trung bình tới 36 gợi ý từ hệ thống phát hiện geoglyph của họ để tìm ra mỗi geoglyph thực sự có triển vọng. Nhưng tốc độ quét hình ảnh từ trên không của AI đã giúp họ có thêm thời gian để xác minh các phát hiện ngoài thực địa.
Một số geoglyph trong tổng số 178 geoglyph được AI phát hiện. – Ảnh: Đại học Yamagata
Các nhà nghiên cứu cũng đã cải thiện độ chính xác bằng cách dạy cho mô hình AI không chỉ biết geoglyph hoặc pháo đài trông như thế nào, mà còn biết cả các đặc điểm “không phải pháo đài” và “không phải geoglyph”. Theo Sakai, “Việc huấn luyện trên các bức ảnh của những khu vực không có geoglyph đã cải thiện khả năng đánh giá xem có geoglyph xuất hiện hay không.”
Tuy độ chính xác chưa cao, nhưng những gì AI mang lại cho các nhà khảo cổ cũng đủ hữu ích: số lượng đề xuất vượt quá khả năng kiểm tra của họ, với tốc độ nhanh chóng và bao gồm nhiều di tích rất đáng để theo đuổi, ít nhất trong trường hợp các geoglyph Nazca.
“AI không hoàn hảo, nhất là trong khảo cổ học,” Tiến sĩ Alexandra Karamitrou, chuyên gia AI và khảo cổ tại Đại học Southampton, nhận định. “Nhưng trong vài năm tới, chúng ta có thể phát triển các thuật toán có độ chính xác rất cao… giúp con người tiết kiệm thời gian, công sức và tiền bạc.”
Karamitrou đang phát triển một công cụ AI đa dụng có thể tìm kiếm các đặc điểm khảo cổ học trong các hình ảnh từ Google Earth. Qua Zoom, bà chia sẻ các hình ảnh với màu sắc rực rỡ, là góc nhìn của máy tính đối với Olympia ở Hy Lạp, kim tự tháp Giza ở Ai Cập và thung lũng Ica ở Peru (lãnh địa của người Nazca).
Những khu vực mà thuật toán nhận diện là di tích lịch sử được tô màu xanh lá, và nó mắc khá nhiều lỗi. Nhưng nó cũng có khả năng phát hiện các geoglyph hầu như không thể nhìn thấy trong những hình ảnh gốc từ Peru, cho thấy tiềm năng hỗ trợ đáng kể.
Xác tàu đắm tại Kwajalein Atoll
Dù công cụ này chưa được huấn luyện tốt như hệ thống của Sakai trong việc phát hiện geoglyph Nazca, nhưng nó có thể cho phép các nhà khảo cổ không có chuyên môn về AI bắt đầu làm việc với công nghệ này. Trong khi đó, Karamitrou đã áp dụng cùng kỹ thuật này cho việc nghiên cứu các xác tàu đắm.
Nghiên cứu năm 2023 của bà cho thấy các thuật toán có thể nhận diện dấu hiệu ô nhiễm của “rạn san hô đen” (các rạn san hô bị chuyển sang màu đen do ô nhiễm sắt từ các xác tàu đắm) trong hình ảnh vệ tinh và theo dõi sự lan rộng của ô nhiễm theo thời gian.
Trên toàn cầu, vị trí tương đối (the whereabouts) của khoảng 2,7 triệu xác tàu đắm hiện vẫn chưa được xác định. Công trình của Karamitrou cho thấy vị trí của chúng có thể, về lý thuyết, được xác định nhờ dấu vết ô nhiễm.
Tuy nhiên, các công cụ AI còn có thể tiết lộ thêm điều gì về quá khứ xa xưa? Chúng ta có thể khám phá được thông tin gì mới về người Nazca, chẳng hạn, bằng cách lần theo thêm các hình vẽ sa mạc vốn đã nổi tiếng của họ?
AI đã phát hiện ra xác tàu đắm (khung đỏ) đã hình thành một rạn san hô đen thông qua việc phân tích các hình ảnh Google Earth. – Ảnh: Đại học Khalifa
Số lượng geoglyph mới được phát hiện nhiều đến mức đã có sự thay đổi trong cách suy nghĩ về ý nghĩa của chúng. Trước đây, nhóm của Sakai cho rằng một số geoglyph “hình tượng” – thường mô tả con người, các nghi lễ hiến tế và gia súc – có liên quan đến “mạng lưới đường mòn chằng chịt”.
Cho đến nay, số lượng geoglyph như vậy vẫn chưa đủ để chứng minh giả thuyết đó. Nhưng với các geoglyph mới được bổ sung và thực địa xác nhận rằng có thể nhìn thấy chúng từ các lối đi, các nhà nghiên cứu khẳng định rằng chúng “là những đối tượng để quan sát” trong khi di chuyển, thậm chí còn cho rằng các hình vẽ này đóng vai trò như phương tiện giao tiếp về các hoạt động của con người từng diễn ra gần các con đường đó.
Ngày nay, các đường kẻ Nazca đang phải đối mặt với các mối đe dọa ngày càng tăng từ các hoạt động của con người và các hiện tượng thời tiết cực đoan như lũ quét. Trong một nghiên cứu mới chưa xuất bản, nhóm của Sakai đã sử dụng mô hình hóa để đề xuất những geoglyph nào có nguy cơ cao nhất bị hư hại do nước – và cách hệ thống thoát nước có thể giúp bảo tồn chúng.
Francis, một nhà khoa học khí hậu, cho biết AI cũng “có thể giúp ích rất nhiều” trong việc dự đoán tác động của biến đổi khí hậu đối với các di tích cụ thể.
Tất nhiên, lợi thế lớn nhất của AI là tốc độ, điều này có thể giúp đảm bảo nhiều kho báu khảo cổ được phát hiện và bảo vệ trước khi quá muộn. Tuy nhiên, với gần 1.000 geoglyph Nazca mới được đề xuất vẫn chưa được kiểm tra, nhóm của Sakai sẽ phải đẩy nhanh tiến độ thực địa nếu muốn cứu tất cả chúng.
