Technologie verandert niet enkel het heden, het zorgt er ook voor dat we het verleden op een andere manier bekijken. Innovaties zoals satellietbeelden, lasers en artificiële intelligentie worden steeds meer gebruikt door archeologen en historici. Dat levert scepticisme én optimisme op.
Duizenden jaren geleden, vanaf het laat neolithicum, begonnen de bewoners van de Veluwe grafheuvels op te richten. Vandaag tekenen die nog steeds het lokale landschap. Je vindt er duizenden over heel Nederland. Deze grafheuvels proberen archeologen op te sporen. Vroeger deden ze dat door bijvoorbeeld luchtfoto’s af te speuren met het blote oog, of in het veld op zoek te gaan. Vandaag doen archeologen echter steeds meer een beroep op artificiële intelligentie (AI).
“Normaal zou je maanden achter je bureau moeten zitten om een paar van deze heuvels te vinden”, vertelt Wouter Verschoof-van der Vaart, gastonderzoeker in digitale archeologie aan de Universiteit van Leiden. “Nu proberen we AI te gebruiken om dit probleem op te lossen.”
Verschoof-van der Vaart is één van de onderzoekers die digitale technologie mengt met de studie van het verleden. Geschiedkundigen en archeologen kijken zo steeds meer naar technologie om nieuwe inzichten te verkrijgen. Een trend met uitdagingen, maar ook veel voordelen.
AI schrijven
Eén van de redenen waarom archeologen naar het digitale grijpen is de toenemende hoeveelheid bronnen waarmee ze geconfronteerd worden. “Binnen archeologie zitten we op enorm veel data”, vertelt Verschoof-van der Vaart. “Denk maar aan satellietbeelden of gedetailleerde hoogte-modellen. Er komen ook steeds meer data bij. Daar willen we archeologische vindplaatsen in ontdekken. Tegenwoordig gaat het echter over zoveel gegevens dat we het niet meer aankunnen om dat handmatig te doen.”
Zo werkt hij met LiDAR-gegevens. LiDAR, ofwel Light Detection and Ranging, is een sensor, die bijvoorbeeld aan een vliegtuig kan worden bevestigd, en die de grond scant met laserstralen. Zo krijgen onderzoekers een gedetailleerd beeld van hoogteverschillen. Verschoof-van der Vaart schreef een beeldherkenningsalgoritme om archeologische sporen in LiDAR data te vinden. “Je laat het algoritme heel veel voorbeelden zien van grafheuvels. Uiteindelijk leert het om autonoom zulke vindplaatsen te vinden.”
Tegelijk trainde Verschoof-van der Vaart zijn algoritmes om andere archeologische sporen te ontwaren. Zo vond hij ook vele vierkante kilometers raatakkers (zogenaamde Celtic fields). Deze raatakkers zijn dambordvormige akkerpercelen omgeven door lage aarden wallen. Ook spoorde hij via algoritmen middeleeuwse karrensporen op.
Niet invasief
De archeologische sporen die Verschoof-van der Vaart zo vond worden voorlopig niet opgegraven. Archeologisch onderzoek legt steeds meer de nadruk op niet-invasieve methoden. Tijdens het opgraven gaan er namelijk ook zaken verloren, en vernietigen archeologen onvermijdelijk delen van de vindplaats. Toch geeft de locatie en het aantal van deze sporen onderzoekers al veel informatie.
“Het toont ons wat over de demografie en landgebruik van duizenden jaren geleden”, vertelt Verschoof-van der Vaart. “Door bijvoorbeeld te zien hoeveel raatakkers er zijn, kunnen we meer vertellen over hoe groot de bevolking was in deze gebieden.”
Tot dit punt komen was alvast uitdagend voor de archeoloog. “Leren programmeren en AI-modellen bouwen bleek toch moeilijk”, geeft hij toe. “Ik begon ermee in 2017, toen AI nog in de kinderschoenen stond. Dat maakte dat er minder documentatie was, en dat het dus ook moeilijker te leren bleek. Vandaag is programmeren echter veel makkelijker. Er zijn zelfs AI-systemen die stukken code voor je schrijven.”
Ook waren bestaande algoritmen niet altijd geschikt voor archeologisch onderzoek. “Beeldherkenningsalgoritmen zijn meestal niet toegespitst op het vinden van grafheuvels in satelliet of LiDAR data”, vertelt Verschoof-van der Vaart. “Zo’n model is eerder bedoeld om bijvoorbeeld katten te leren herkennen in foto’s. Dat herschrijven naar iets dat archeologische vindplaatsen kan ontdekken vraagt toch stevig wat werk.”
Beeldherkenningsalgoritmen zijn meestal niet toegespitst op het vinden van grafheuvels. Zo’n model is eerder bedoeld om bijvoorbeeld katten te leren herkennen in foto’s.”
Nazcalijnen
Sommige archeologen werken al een heel tijdje met dit soort nieuwe technologie. Voor professor Karsten Lambers, voorzitter van de afdeling digitale archeologie van de Universiteit Leiden, begon het in een woestijn in Peru tijdens de vroege jaren 2000.
“Mijn achtergrond ligt in de Latijns-Amerikaanse archeologie”, vertelt Lambers. “Mijn doctoraat deed ik over de Nazcalijnen. Dat zijn gigantische tekeningen op de grond, die zich uitstrekken over honderden vierkante kilometers in de woestijn van Zuid-Peru. Daar kwam ik in contact met remote sensing. Dat is de enige manier om die tekeningen efficiënt in kaart te brengen.”
Sindsdien specialiseerde hij zich in allerhande lucht- en ruimte-data, en de algoritmen die nodig zijn om archeologische sites daarin op te sporen. Ook hij werkt bijvoorbeeld rond LiDAR. “Het zorgt voor een 3D-beeld van het terrein”, vertelt Lambers. “Dat geeft ons veel meer informatie dan satellietbeelden. Je kan het bijvoorbeeld ook gebruiken om de ondergrond in bossen te bestuderen. Je stuurt namelijk erg veel laserstralen naar de grond. Sommigen daarvan worden geblokkeerd door de bomen, maar er dringen er altijd door tot aan de grond. Zo krijgen we een beeld van het reliëf onder de bomen. Dat is belangrijk, want in bossen blijven er nog veel archeologische resten over.”
Lambers zet daarnaast AI in voor andere doeleinden. “We hebben een zoekmachine gebouwd voor archeologische rapporten”, legt hij uit. “Bij elke opgraving maken archeologen zeer nauwkeurige rapporten van wat ze vinden. Dat is erg belangrijk om de vondsten te documenteren, maar het zorgt ook voor duizenden pagina’s aan materiaal elk jaar. Dat is moeilijk manueel te doorploegen. Daarom schreven we een zoekmachine waarmee je dat corpus aan materiaal makkelijk kan doorzoeken.”
Van vrolijk naar homoseksueel
De collega’s van archeologen, historici, houden zich ook meer bezig met technologie. Waar archeologen zich vooral richten op materiële resten van het verleden, zoals de grafheuvels van Verschoof-van der Vaart, werken historici met geschreven bronnen, zoals kranten.
“In mijn onderzoek spoor ik patronen op in bronnen als kranten en parlementaire teksten”, begint professor Joris van Eijnatten van de Universiteit van Utrecht. “Daar werk ik vooral over de 19e en 20e eeuw. Dat geeft me een inzicht in hoe onze manier van denken verandert. Een voorbeeld uit de literatuur is een studie naar het woord ‘gay’, in het Engels. Vroeger betekende dat vrolijk, vandaag verwijst het echter vooral naar homoseksueel. Ik breng in kaart hoe zulke veranderingen plaatsvonden.”
Om hem te helpen in dat soort onderzoek leerde hij software te schrijven en AI-systemen te gebruiken. Recent maakte hij bijvoorbeeld een systeem dat recensies in gedigitaliseerde kranten kan opsporen. “Heel wat historische kranten in Nederland zijn al gedigitaliseerd”, vertelt van Eijnatten. “Je hebt dus een gigantische brij woorden, waaruit je de recensies moet proberen halen. Ik maakte een systeem dat zoiets automatisch voor me kan doen.”
Dat AI-systeem liet hem toe om te bestuderen welke soort boeken gerecenseerd werden door journalisten, en hoe ze dus de publieke opinie stuurden, maar ook erdoor gestuurd werden. “Ik had een geheime agenda in deze studie”, verklapt van Eijnatten. “Ik wilde tonen aan geesteswetenschappers dat ook zij aan de slag kunnen met AI.”
Data-analisten
Het beheersen van deze systemen was ook voor de historicus niet makkelijk. Van Eijnatten moest van nul leren programmeren. “Historici willen vaak dat je gewoon op een knopje kan drukken, en dat het dan klaar is”, vertelt hij. “Ze zijn bang om echt te leren programmeren. Dat is echter de toekomst, want door deze methoden te beheersen kan je er ook echt controle over uitoefenen. We moeten onderzoekers omscholen tot data-analisten.”
Bij de historici blijkt er echter meer scepticisme te bestaan over de nieuwe methoden dan bij de archeologen. “Soms word ik met de nek bekeken”, lacht van Eijnatten. “Je ziet dat een veld als archeologie veel opener staat voor nieuwe technologie dan geschiedenis.”
“Archeologie heeft de neiging om zaken uit andere velden over te nemen”, bevestigt Lambers. “Zeker wanneer het praktisch nuttig is, dan gaan we er snel mee aan de slag.” Dat betekent echter niet dat er geen uitdagingen zijn bij de archeologen. Zo blijken AI-modellen vaak een soort zwarte dozen. Ze slagen erin om goed patronen te ontdekken in grote hoeveelheden data. Maar tegelijk geven ze niet prijs hoe ze die patronen vonden. “Dat druist in tegen de wetenschappelijke methode”, vertelt Lambers. “Daarom kijken we nu naar explainable AI. Dat zijn methoden waarbij je het algoritme zo maakt dat het wel degelijk blootgeeft hoe het tot een bepaald resultaat kwam.”
Oude mentaliteit
Voor Lambers druisen deze nieuwe methoden niet in tegen het traditionele archeologische veldwerk. “De twee gaan hand in hand”, vertelt hij. “Recent werden er bijvoorbeeld heel wat nieuwe Nazcalijnen ontdekt in Peru. Ongeveer de helft daarvan kwamen we op het spoor via remote sensing. Maar de andere helft van de ontdekkingen kwamen er wanneer de archeologen ter plaatse gingen, en traditioneel veldwerk deden.”
Voor van Eijnatten mag echter een deeltje van de oude mentaliteit van historici verloren gaan. “Het geschiedenis curriculum is sinds de jaren ‘80 nog amper aangepast”, vertelt hij. “Er is een blindheid voor nieuwe ontwikkelingen bij historici. Dat moeten we tegengaan. Dat betekent natuurlijk niet dat traditioneel onderzoek in het archief moet verdwijnen. Het is belangrijk dat historici voeling hebben met hun bronnen. Maar dat moeten we combineren met nieuwe technologie.”
Het geschiedenis curriculum is sinds de jaren ‘80 nog amper aangepast. Er is een blindheid voor nieuwe ontwikkelingen bij historici.”
“Ik ben optimistisch over de toekomst”, besluit Lambers. “Zeker over AI hebben we nog niet het laatste gehoord. Daar zit nog veel potentieel in. We vergaren vandaag ongeziene hoeveelheden data over het verleden. Dat is enorm spannend.”
