La imagen del arqueólogo solitario estudiando cerámicas en sótanos polvorientos o excavando en rincones remotos del planeta ha persistido con notable tenacidad en el imaginario colectivo. Y aunque esa imagen guarda aún algo de verdad, la práctica cotidiana de la investigación arqueológica ha sido sacudida en los últimos años por una revolución tecnológica sin precedentes que ha transformado radicalmente los modos de producir, gestionar y analizar el conocimiento sobre el pasado.
Cualquier proyecto arqueológico contemporáneo es hoy, ante todo, un foco de producción masiva de datos digitales. Los registros de hallazgos se gestionan mediante bases de datos relacionales y formatos interoperables. Las ilustraciones que antes se trazaban meticulosamente a tinta se vectorizan con software especializado. Y las escasas fotografías con las que se ilustraban los catálogos tradicionales se han multiplicado en cientos de miles de imágenes de alta resolución que documentan cada fragmento cerámico, cada resto faunístico, cada pieza de industria lítica recuperada en una excavación. En una sola jornada de campo, un equipo puede generar datos geoespaciales con precisión subcentimétrica que hace tan solo unas décadas habrían resultado inimaginables.
La tecnología LiDAR (Light Detection And Ranging) representa quizás el salto más espectacular de esta revolución. Sus pulsos láser, emitidos desde aviones o drones, atraviesan la cubierta vegetal más densa y rebotan al contactar con el suelo, generando modelos digitales del terreno de extraordinaria precisión. En las selvas de Guatemala y Belice (Figura 1), esta tecnología ha permitido retirar virtualmente siglos de vegetación para revelar la forma completa de grandes ciudades mayas cuya extensión y complejidad hubiera sido imposible documentar por cualquier otro medio. Lo que antes requería décadas de exploración ahora se obtiene en semanas de procesado de datos, transformando de forma radical nuestra comprensión de la organización territorial y los modelos urbanísticos desarrollados por muchas culturas del pasado
Cómo la Inteligencia Artificial está revolucionando la Arqueología
El desarrollo acelerado del aprendizaje automático y la inteligencia artificial generativa está abriendo nuevas vías para explotar este ingente caudal de datos digitales. Sus aplicaciones en arqueología son múltiples, aunque conviene presentarlas con rigor para evitar tanto el entusiasmo acrítico como el escepticismo infundado.
Una de las líneas más prometedoras es la visión artificial: modelos de inteligencia artificial entrenados para reconocer automáticamente patrones en imágenes arqueológicas. Proyectos como Arch-I-Scan, dirigido por la profesora Penelope Allison en la Universidad de Leicester, han desarrollado redes neuronales capaces de identificar tipologías cerámicas romanas a partir de fotografías de fragmentos de pequeñas dimensiones, es decir, exactamente el tipo de hallazgo más frecuente en cualquier excavación (Figura 2). Estas redes descomponen las imágenes píxel a píxel a través de capas de nodos que analizan y clasifican estadísticamente sus patrones formales.
Las implicaciones van mucho más allá de la simple automatización clasificatoria. La anotación semántica detallada de miles de imágenes por parte de especialistas permite codificar, por primera vez en la historia de la disciplina, un conocimiento que hasta ahora solo podía transmitirse mediante largos y costosos procesos de formación. La memoria del ojo experto queda así preservada en conjuntos de datos reutilizables para entrenar modelos sucesivos, creando entornos de investigación híbrida en los que humanos y máquinas aprenden de forma mutua y recíproca.
La visión artificial no se limita, además, al reconocimiento de artefactos individuales. El etiquetado semántico de relieves y formas geométricas en modelos digitales del terreno (como los generados por medio del LiDAR) está permitiendo proponer el descubrimiento de yacimientos previamente desconocidos mediante la detección automatizada de anomalías morfológicas que habrían pasado inadvertidas en una revisión manual convencional (Figura 3).
Sin embargo, sería un error interpretar todos estos avances como si la mera acumulación de datos fuera a generar grandes progresos científicos de forma automática. Una arqueología orientada exclusivamente a la producción cuantitativa de datos, sin un marco interpretativo sólido que oriente su análisis hacia preguntas históricas relevantes, corre el riesgo de convertirse en un ejercicio estéril. Comprender las causas de los grandes cambios en la evolución social de las comunidades humanas, las implicaciones del impacto antrópico sobre los ecosistemas o los mecanismos de articulación de las desigualdades en el pasado son ejemplos de las grandes cuestiones que deben guiar el uso de estas herramientas. La inteligencia artificial es extraordinariamente poderosa, pero su valor científico depende en última instancia de las preguntas que los investigadores humanos sean capaces de formularle.
El Laboratorio de Arqueología Digital y Arqueometría de la Universidad Carlos III de Madrid (LADA-UC3M)
La materialización de esta perspectiva humanista sobre las posibilidades de la arqueología digital tiene en la Universidad Carlos III de Madrid un escenario especialmente privilegiado. Desde el punto de vista docente, la implantación pionera del Grado en Humanidades Digitales a partir del curso 2025-2026 —el primero de este tipo en la universidad pública española— constituye un marco idóneo para la formación de los investigadores y profesionales del futuro, incorporando la enseñanza y la aplicación práctica de estas herramientas digitales como parte del currículo obligatorio de sus egresados y egresadas.
En lo que respecta al ámbito específico de las aplicaciones de inteligencia artificial en arqueología, la reciente creación del Laboratorio de Arqueología Digital y Arqueometría (LADA-UC3M) en el Parque Científico de la Universidad Carlos III de Madrid supone la consolidación de un nodo de investigación integrado por especialistas en la aplicación de herramientas digitales y tecnologías de análisis espacial al estudio de contextos arqueológicos de diversas épocas y regiones. Entre las líneas de investigación desarrolladas en el laboratorio destacan la aplicación de sistemas de información geográfica, ciencia de redes y sintaxis espacial para el análisis de asentamientos y paisajes arqueológicos, así como el desarrollo de modelos de visión artificial para el reconocimiento automático de hallazgos específicos.
Otra de las líneas de investigación del laboratorio se relaciona con la aplicación de técnicas de muestreo arqueométrico para el análisis de trazas biológicas adheridas a materiales arqueológicos. El estudio de almidones y fitolitos —microrrestos inorgánicos de sílice producidos por las plantas al mineralizar sus componentes orgánicos, que persisten en sedimentos y otros materiales arqueológicos durante milenios— permite aproximarse al conocimiento de las prácticas agrícolas y la gestión de recursos paisajísticos en los diferentes yacimientos analizados. Esta línea de investigación representa una de las fronteras más activas de la arqueobotánica contemporánea, en la que la combinación de técnicas microanalíticas de alta resolución con métodos de procesado digital de imágenes está generando resultados de gran relevancia para la comprensión de las economías agrarias del pasado.
A pesar de su reciente creación, el laboratorio cuenta ya con el equipamiento necesario para la referenciación geoespacial de hallazgos arqueológicos con precisión subcentimétrica, así como con sistemas de captura fotogramétrica mediante drones que permiten la generación de gemelos digitales de alta resolución de yacimientos, edificios y paisajes arqueológicos. Las instalaciones del laboratorio disponen asimismo de los medios necesarios para el procesado fisicoquímico elemental de muestras microscópicas, lo que permite integrar en un mismo entorno de investigación las dimensiones digital y arqueométrica del análisis de las comunidades del pasado.
En la actualidad, los miembros del laboratorio desarrollan un proyecto de investigación financiado por el programa de ayudas a proyectos de Humanidades Digitales de la Fundación Ramón Areces, centrado en la creación de modelos de visión artificial para la identificación y el registro automático de huellas de uso en cerámicas arqueológicas. Este proyecto se desarrolla a partir del procesado y la anotación semántica de miles de imágenes de hallazgos concretos, en colaboración con investigadores del Grupo de Inteligencia Artificial Aplicada del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid. La apuesta estratégica de esta universidad por la arqueología digital es plenamente coherente con su posicionamiento de esta universidad como uno de los centros de referencia en investigación y desarrollo de herramientas de inteligencia artificial a escala nacional, lo que ofrece al LADA un entorno institucional singularmente favorable para el desarrollo de investigaciones en esta frontera disciplinar.
¿Estamos llegando a una singularidad arqueológica?
En los estudios sobre tecnología, el concepto de singularidad designa el hipotético momento en que una inteligencia artificial general sea capaz de producir tecnología más avanzada que la existente sin supervisión humana. Trasladado a la Arqueología, cabe preguntarse si podríamos alcanzar algún día un punto en el que la investigación sobre el pasado se desarrolle de forma completamente autónoma. Aunque identificar ese umbral resulta difícil, parece incontrovertible que nos acercamos a una fase en la que el registro y la documentación de hallazgos podrán realizarse de modo completamente automatizado.
¿Significa esto que las máquinas harán Arqueología por su cuenta en un plazo relativamente breve? Resulta más plausible imaginar un escenario híbrido de interacción generalizada entre humanos y máquinas, con consecuencias profundas y aún difícilmente anticipables para la evolución de la disciplina.
Una de las más significativas sería la democratización del acceso a la evidencia arqueológica. Durante siglos, el estudio del registro arqueológico ha estado restringido a un sector relativamente reducido de especialistas con acceso a los recursos necesarios para trabajar sobre él. La automatización del registro y la reducción drástica de los costes asociados a la generación de modelos digitales abre un nuevo horizonte en el que sectores mucho más amplios de la sociedad podrán participar en etapas del proceso arqueológico hasta ahora vedadas a quienes no forman parte de la comunidad científica especializada.
Este nuevo escenario podría transformar también la escala del análisis arqueológico. La posibilidad de procesar de forma automatizada conjuntos masivos de datos procedentes de regiones extensas abriría la puerta a análisis comparativos a escala continental o global, capaces de identificar patrones en las prácticas de los grupos humanos del pasado que ningún equipo convencional podría detectar a partir de la evidencia disponible en un solo yacimiento.
No sabemos aún si el diseño de estos proyectos será ejecutado de forma autónoma por sistemas de inteligencia artificial. Lo que sí parece seguro es que, gracias al desarrollo de métodos en entornos híbridos de colaboración entre humanos y máquinas, nos encontramos más cerca que nunca de la posibilidad de generar redes de inteligencia colectiva en las que los seres humanos puedan al mismo tiempo enseñar y aprender de las máquinas sobre cómo analizar el registro arqueológico de formas nuevas que hoy solo comenzamos a vislumbrar (Figura 4).
