Diretor da Faeterj Petrópolis defende tese que integra inteligência artificial à arqueologia
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- Publicado em Quinta, 12 Junho 2025 16:56
Em pesquisa inédita, o Professor da Faeterj, Bruno Guingo, propõe uso de inteligência artificial e computação quântica para identificar e classificar peças arqueológicas a partir de imagens.
No último dia 6 de junho, o professor e diretor da Faeterj Petrópolis, Bruno Guingo, defendeu sua tese de doutorado no Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), em Petrópolis, apresentando uma pesquisa inédita que combina inteligência artificial e computação quântica na classificação de imagens de artefatos arqueológicos. O trabalho marca um avanço na aplicação de novas tecnologias à preservação e estudo do patrimônio histórico, com foco em acervos como os da Serra da Capivara, no Piauí.
A pesquisa, que compara o desempenho de redes neurais convolucionais clássicas (CNNs) com redes neurais quânticas (QNNs) no processamento e categorização de imagens arqueológicas, propõe uma nova arquitetura, por meio de inteligência artificial, capaz de tornar mais eficiente o reconhecimento de padrões em fragmentos e peças antigas. O objetivo é aumentar a precisão e reduzir o tempo de processamento em tarefas que exigem análise intensiva e alto nível de especialização.
‘’ Atualmente, arqueólogos gastam horas catalogando e classificando manualmente artefatos, que é um processo demorado e suscetível a erros humanos. A automação proposta pela pesquisa pode acelerar significativamente esse trabalho, permitindo que especialistas se dediquem a análises mais profundas, como interpretação cultural e datação. Além disso, a metodologia desenvolvida pode ser adaptada para outras áreas, como análise de imagens médicas ou sensoriamento remoto, ampliando seu impacto científico’’, comenta Bruno Guingo.
O estudo, segue a tendência do avanço da inteligência artificial, no momento, sendo usada em prol da preservação do patrimônio histórico, ampliando seu alcance em áreas tradicionalmente distantes da ciência de dados. A proposta desenvolvida por Guingo demonstra que, em determinados contextos, as redes quânticas podem oferecer vantagens significativas em termos de desempenho.
‘’A minha pesquisa uniu a arqueologia, a inteligência artificial (IA) e a computação quântica, onde vale a pena ressaltar, que não possuía até então, nenhum registro com uso da computação quântica. A tese de doutorado foi desenvolvida com imagens de fragmentos arqueológicos fornecidas pela Fundação Museu do Homem Americano (FUMDHAM) e explorou o uso de redes neurais quânticas (QNNs) para classificar automaticamente fragmentos de cerâmicas, materiais líticos, louças e vidros pré-históricos.’’, destaca o professor.
