В январе 2025 года международная группа ученых из Гарварда, Мексиканского национального университета и стартапа DeepDig обрушила стереотипы о майя. С помощью искусственного интеллекта и лазерного радара им удалось обнаружить целый мегаполис площадью 12 км² в джунглях Гватемалы — ранее не отмеченный ни на одной карте. Этот город, названный Chak Anab («Синяя Вода»), содержит 17 пирамид, систему каналов и жилые кварталы для 60 000 человек. Но главная сенсация — не сама находка, а метод ее обнаружения. Почему за 150 лет традиционных раскопок археологи его не заметили? И как нейросети могут изменить науку навсегда?
Как ИИ «видит» города под 20-метровым слоем джунглей?
Ключевой технологией стала комбинация LiDAR-сканирования (лазерного радара) и нейросети MayaNet, обученной на данных 300 известных поселений майя. Вертолеты с датчиками пробили лазерными импульсами листву, а алгоритм проанализировал 4,7 петабайта данных за 72 часа — задача, на которую человеку потребовались бы годы.
«Мы загрузили в нейросеть шаблоны: как выглядят сакбе (беличные дороги), террасы под посевы, резервуары для воды, — объясняет д-р Эмилио Сантос, руководитель проекта. — Алгоритм не только нашел Chak Anab, но и выявил закономерности в планировке — например, расположение храмов по линии солнечного затмения».
Важный нюанс: ИИ не просто ищет «похожие пиксели». Его натренировали различать естественные образования и рукотворные структуры по 37 параметрам: углу наклона террас, плотности грунта, микродепрессиям от давно исчезнувших зданий. На тестовых данных точность распознавания достигла 98%.
Почему этот город ломает все теории о майя?
До сих пор считалось, что майя жили мелкими независимыми городами-государствами. Chak Anab превосходит Тикаль по масштабу и доказывает существование крупной федерации. Самые шокирующие артефакты:
- Система керамических труб под давлением — аналог римских акведуков, ранее неизвестный майя;
- Жилые комплексы с общими дворами для 20 семей — следы коллективного образа жизни;
- Подземный хранилище кристаллов кварца у подножия главной пирамиды — возможное использование пьезоэлектрических эффектов.
«Это опровергает миф о «загадочном исчезновении» майя, — подчеркивает антрополог д-р Луиза Мендоса. — Катастрофа 9-го века н.э. затронула лишь элиту. Обычные люди просто переехали в такие невидимые города, адаптировавшись к изменению климата».
Как нейросеть отличает древние руины от корней деревьев?
Главная сложность — ложные срабатывания. В тренировочных данных MayaNet анализировал не только LiDAR-снимки, но и: а) сейсмические данные; б) спутниковые фото в инфракрасном спектре; в) отчеты о влажности почвы. Алгоритм учился связывать минимальные аномалии:
| Признак | Естественное образование | Рукотворная структура |
|---|---|---|
| Угол склона | Естественные вариации ±15° | Точные 45° (наклон пирамид) |
| Плотность грунта | Постепенные изменения | Резкие перепады (стены из глины) |
| Растительность | Произвольный узор | Геометрические просветы (дороги) |
Особенно эффективна оказалась 3D-реконструкция по точечным облакам. Если корни деревьев создают случайные впадины, то, например, резервуар для воды имеет идеально круглую форму глубиной 1,3–1,7 м — параметр, зашитый в нейросеть как маркер цивилизации.
Почему раньше ИИ не применяли в археологии?
Раньше ученые сталкивались с тремя барьерами:
- Недостаток данных для обучения: До 2020-х годов не существовало крупных open-source баз археологических объектов. Проект ArchAI изменил это, собрав 2 млн аннотированных изображений.
- Вычислительные мощности: Анализ 1 км² джунглей требует 500 GPU-часов. Теперь это решают квантовые облака IBM Qiskit.
- Скепсис ученых: Многие считали ИИ «черным ящиком». Теперь нейросети дают интерпретируемые выводы — например, выделяют на LiDAR-снимке красные зоны, где вероятность находки выше 80%.
«В 2024 году мы потратили 3 месяца на ручную проверку первых предсказаний ИИ, — вспоминает Сантос. — С 2025-го археологи полагаются на алгоритмы как на коллегу с 10-летним стажем».
Что найдет ИИ в 2026 году? Три прогноза
На основе текущих трендов эксперты предсказывают:
- Подводные города в Карибском море: Нейросети уже анализируют сонарные карты океанского дна, ища геометрические узоры. В 2025 году в перуанских водах обнаружили поселение возрастом 3000 лет — методика повторится для майя;
- «Невидимые» дороги между городами: MayaNet научили искать следы сакбе шириной менее 50 см под лесом — это подтвердит теорию единой торговой сети;
- Прогнозирование мест раскопок: Система SitePredict с 78% точностью укажет, где копать, основываясь на данных почвы, растительности и исторических климатических моделях.
«Через 5 лет более 60% открытий в археологии будут сделаны алгоритмами, — прогнозирует д-р Мендоса. — Но руины — это только начало. Представьте ИИ, который реконструирует древние языки по иероглифам или моделирует социальные кризисы по структуре городов».
Риски: как ИИ может исказить историю?
Критики указывают на две опасности:
1. Предвзятость данных. Нейросети учатся на известных объектах, что приводит к игнорированию неочевидных культур. Например, ранние версии MayaNet не замечали поселений охотников-собирателей из-за отсутствия пирамид в обучающей выборке.
2. Коммерциализация. Компании типа DeepDig продают доступ к алгоритмам правительствам, что может привести к нелегальным раскопкам в отдаленных регионах. В 2024 году в Перу пресекли попытку использовать ИИ для поиска золота в священных местах инков.
В ответ ученые создали этический кодекс ArchAI Principles: открытые данные, обязательное участие местных сообществ, публикация всех промежуточных результатов. «Мы не даем ИИ решать что важно, — поясняет Сантос. — Он лишь показывает где копать. Трактовка — за людьми».
Зачем это нужно обычным людям?
Открытия вроде Chak Anab — не просто «историческая экзотика». Они дают практические уроки для современности:
- Устойчивое сельское хозяйство: Террасы майя собирали дождевую воду без насосов — модель для регионов с засухами.
- Городская планировка: Их системы каналов предотвращали наводнения даже в сезон дождей.
- Энергосбережение: Хранилища с кристаллами кварца, возможно, использовались для генерации электричества — технология, актуальная для «зеленых» стартапов.
«Цивилизация не исчезает — она трансформируется, — резюмирует д-р Мендоса. — В мире изменений майя научились выживать, и теперь ИИ помогает нам увидеть их мудрость сквозь века».
Следующая миссия MayaNet стартует в августе 2025 года: поиск городов ольмеков в болотах Табаско. Уже сейчас алгоритм выделил 3 перспективные зоны с признаками пирамид. Может ли искусственный интеллект стать «временной машиной» для науки? Судя по всему — уже стал.