ディープデータをテクノロジーで掘り下げる: 現実世界の世界的な宝探し

世界中で失われた宝物の多くが発見されていますが、依然として多くの宝探しが行われています。 テクノロジーの進歩、ビッグデータ、地図テクノロジーの登場により、科学者、探検家、人類学者などが宝探しの計画を立てる方法が変わりました。

古い理論を新しいテクノロジーに適用して宝探しの手がかりを見つける

現代の獲物の宝探しでも研究は変わりません。 研究者は多くの分析を実施し、証拠を収集し、宝探しの手がかりを求めてアーカイブを精査します。 古い理論を適用し、新しいテクノロジーを利用してデータを分析し、宝探しに最適な場所を特定します。

何か月も費やして水面を調査し、宝物の予感に基づいて発掘することは、もはや経済的に実行可能ではありません。 テクノロジーにより次のことが可能になりました。

これらは、宝探しの手がかりを提供するスマート テクノロジーのほんの一部にすぎません。 宝探しもビッグデータの台頭の恩恵を受けています。 ビッグデータ、そして主にコンピューティング能力の向上により、何百万ものデータポイントをふるいにかけ、これまでにないほど宝物を正確に特定できるアルゴリズムが可能になります。

古い確率理論も、今日の現代社会においてその有効性を示しています。

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ベイズ理論

ベイジアン理論はいくつかの分野に適用されており、予測コーディングでもこの理論が使用されているのが見られます。 この方法は 1700 年代に確立されましたが、時代を超越した確率理論であり、今日の宝探しにも応用されています。

優れた例の 1 つは、1968 年に行方不明になった USS スコーピオンの捜索です。原子力潜水艦は目的の港に到着せず、指揮官らは東海岸で紛失したと思われる潜水艦を見つけることができませんでした。

ベイジアン探索理論が適用され、海が格子状の正方形に分割されました。 正方形には確率値が割り当てられていました。 行方不明の船舶を発見する可能性を高めるために、複数のグリッドが作成され、重ね合わされました。 最終的に、これらの確率理論を使用して船が発見されました。

この理論を使用して、SS 中米MV ダービーシャーを含む複数の海の宝探しが発見されました。 この方法は、行方不明のエールフランス 447 便の発見にも役立ったと考えられています。数学は決して時代遅れになることのない分野であり、時の試練に耐えるように設計された理論があります。

古い理論と新しいテクノロジーを現代の宝探しに適用する

理論はコンピューターを使用してアルゴリズムに組み込まれ、失われた難破船、都市、その他の宝物を見つけるための確率レイアウトの作成に役立ちます。 現代世界でこれらの理論、コンピューティング能力、新しいテクノロジーを使用する多くの代表的な例のいくつかを以下に示します。

サンノゼ ガレオン船の宝探し

数十億ドルの宝物とともに海底に沈んだサンノゼのガレオン船を探す世界的な宝探しが何世紀にもわたって続いている。 宝探しは、1708 年にコロンビア沖で船が沈没した火災の直後に始まりました。

同船は同日午後、イギリス軍と激しい戦闘を行っており、乗組員600人が乗組員とともに火災を起こした。 乗組員のほかには、金、銀、宝石を含む推定200億ドルの財宝があった。

世界で最も検証され、捜索されてきた宝物の一つは、2015年にコロンビア政府によって発見されたと言われている。重大な保管権争いにより宝物が政府の手に渡らないため、船はコロンビア沖の深さ600メートルの海に沈んだままである。宝探しを始めた人。

難破船の「聖杯」と考えられているが、海にいる誰もが自分の船の下に伝説の失われた宝の残骸があるのではないかと疑問に思っているため、政府は宝の座標の公開を拒否している。 技術の進歩により、この船が発見されました。 REMUS 6000 はロボット潜水艦で、海底を調査するように設計されており、海面下 6 km まで潜ることができます。 宇宙船は沈没船の位置を特定し、沈没船の上空わずか9メートルでホバリングし、沈没船の写真を撮ることができた。

写真が研究者に返送されたところ、船の大砲に有名に刻まれていたイルカの位置を特定することができました。 コロンビア海域には、次の宝探しが始まるのを待っている難破船がまだ残っています。 推定によると、この国の沿岸には1,000隻の船舶が航行している。

画像の出典: Samuel Scott / パブリック ドメイン。

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猿神の失われた都市

何世紀にもわたって、世界中の人々が地球規模の宝探しを続けてきました。 その宝探しは、発見され歴史に忘れ去られた失われた都市の探索でした。 先住民は街の物語を語りますが、誰も街の本当の場所を指摘することはできませんでした。

ホワイトシティとも呼ばれるこの都市は、ホンジュラスのジャングルに埋もれ、何世紀にもわたって隠され、誰もその場所を見つけることができませんでした。 鬱蒼とした森林とジャングルが都市を飲み込み、その地域に人が住んでいた痕跡はまったく隠されていました。 非常に多くの冒険家がこの都市を見つけることができなかったので、ほとんどの人がこの都市を神話だと考えていました。 しかし、ある宝探しにより、この都市の存在と伝説が真実であることが証明されました。

新たな探検は、90 年代に失われた都市への関心が復活した後に始まりました。 2009 年、クリストファー・スチュワートはこの都市を発見しようと試みました。 それでも、スティーブ・エルキンスがドキュメンタリーを開始した2012年になって初めて、この都市の位置が判明した。 LiDAR テクノロジーが使用されましたが、これは高価で、摩耗して寿命をはるかに過ぎたヘリコプターに取り付けられていました。

チームは、密林にレーザーを発射し、その反射を利用して失われた居住地の手がかりを見つけるLiDAR技術を使用して、市内の複数の場所を調査する予定だ。 すべてのデータは専門家によって分析され、自然界では自然には発生しないエッジや四角形を見つける必要がありました。

広大なジャングル、ヘビ、その他の危険な動物が生息しているため、都市が発見されるまでにジャングルを何度も歩きました。

画像の出典: Virgil Finlay / パブリック ドメイン。

なぜ繁栄した都市が放棄されたのかは誰も知りません

興味深いことに、チームが家に帰ったとき、全員が傷を負い始めました。 チームはリーシュマニア症に苦しんだ。 サシチョウバエによって広がる人食い寄生虫病です。 チームメンバーの多くがこの病気に苦しんだ。

宝探しに参加した探検家たちは全員、この病気を抑えるために世界第一線の専門家のところへ行かなければなりませんでした。 興味深いことに、過去と現在の探検家たちは、この都市が呪われていたと聞いています。 おそらく呪いは、恐竜の時代から存在していた人を食べる病気だったのかもしれません。

発掘調査では、かつて人間の活動があったと考えられている島で人工構造物の痕跡を見つけるために衛星画像も使用されています。 最近、衛星からの画像とデータを分析し、大量のデータを編集することによって、バイキング時代のホールが発見されました。 それは地下の形状を決定し、構造物の全体的な寸法は当時の構造物と一致します。

画像技術、ビッグデータ、分析がさらに普及するにつれて、宝探し業界全体が変化するでしょう。 探検家は、データの異常を調べて過去の宝物を見つける分析とアルゴリズムを使用して、コンピューターからオンラインで宝探しを始めます。

また、金属探知技術の進歩も見られ、地面の奥深くまで侵入し、水中でも大きな成功を収めることができます。 ドローンとロボットは、宝探し中に人命を危険にさらすことなく、より広大な海や洞窟を探索できます。

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結論

医療分野や都市などで収集されたビッグデータを使ったさらなる宝探しが世界中で行われています。 データ サイエンティストは、何百万ものポイントのデータを分析してデータと関心のあるポイントの間の相関関係を判断できる宝探しを作成しています。

この好例は、都市の道路ネットワークであり、都市が移動を容易にし、混雑を制限するために都市のレイアウトを変更する方法です。 このデータは、重要な事故ポイントから信号のタイミング、その他の交通に関するデータに至るまで、あらゆるものを分析します。 薬や健康治療も宝探しの一部です。 科学者はビッグデータに注目して、どの治療法が効果があるのか​​、効果がないのか、病気や疾患に効果がある可能性があるのか​​を判断しています。

テクノロジーとビッグデータは、失われた過去の宝物をさらに見つけるのに役立つと思いますか?

 この記事は、FutureEnTech の Thomas Quarry によって書かれました。 Thomas は、ビッグ データと新しいテクノロジーに情熱を注ぐコンピューター技術者です。 失われた宝物を見つけたいという彼の情熱は、データ、新技術、失われた宝物の発見と都市の間の相関関係を探求することにつながりました。