Journal Article

When Computers Dream of Charcoal

Conner, Weston L. A., Carter, Benjamin P., Blackadar, Jeff H.

2021

Overview

This research employs machine learning (Mask Region-Based Convolutional Neural Networks [Mask R-CNN]) and cluster analysis (Density-based spatial clustering of applications with noise [DBSCAN]) to identify more than 20,000 relict charcoal hearths (RCHs) organized in large “fields” within and around State Game Lands (SGLs) in Pennsylvania. This research has two important threads that we hope will advance the archaeological study of landscapes. The first is the significant historical impact of charcoal production, a poorly understood industry of the late eighteenth to early twentieth century, on the historic and present landscape of the United States. Although this research focuses on charcoal production in Pennsylvania, it has broad application for both identifying and contextualizing historical charcoal production throughout the world and for better understanding modern charcoal production. The second thread is the use of open data, open source, and open access tools to conduct this analysis, as well as the open publication of the resultant data. Not only does this research demonstrate the significance of open access tools and data but the open publication of our code as well as our data allow others to replicate our work, to tweak our code and protocols for their own work, and reuse our results. Esta investigación emplea el aprendizaje automatizado (Redes Neuronales Convolucionales basadas en Regiones “Máscara” [Mask R-CNN; en sus siglas en inglés]) y el análisis de agrupamientos o clústers (Agrupamiento Espacial Basado en Densidad de Aplicaciones con Ruido [DBSCAN; en sus siglas en inglés]), para identificar más de 20,000 áreas de combustión de hornos de producción de carbón (RCHs; en sus siglas inglés), dispuestos en “campos” amplios dentro y alrededor de Campos de Caza Estatales (SGLs; en sus siglas inglés), en Pensilvania. Esta investigación tiene dos importantes desafíos que esperamos que desarrollará el estudio de los paisajes en arqueología. El primero es el impacto histórico significativo de la producción de carbón, una industria poco entendida de la época temprana del S. XVIII e inicios del S. XIX, del paisaje histórico y actual de Estados Unidos. No obstante, esta investigación se centra alrededor de la producción de carbón en Pensilvania, tiene una aplicación amplia para la identificación y contextualización de la producción de carbón histórica en todo el mundo y para lograr un mejor entendimiento de la producción moderna de carbón. El segundo desafío es el uso de las herramientas de datos libres, fuentes libres y accesos libres para llevar a cabo este análisis, así como la publicación libre del dato resultante. Esta investigación no solamente demuestra el significado de las herramientas y los datos libres, sino que además la publicación libre de nuestro código, así como nuestros datos, permitirá a otros replicar nuestro trabajo, refinar nuestro código y protocolos para su propia investigación, así como reusar nuestros resultados.

• Publisher: Cambridge University Press
• Subject: Archaeology / Artificial intelligence / Charcoal / Coal / Deep learning / Furnaces