ディープデータを掘り下げるテクノロジー：現実世界のグローバルトレジャーハント

世界の失われた宝物はたくさん見つかりましたが、まだたくさんの宝探しが行われています。 テクノロジーの進歩、ビッグデータの台頭、およびマッピングテクノロジーは、科学者、探検家、人類学者などが宝探しを計画する方法を変えるのに役立ちました。

宝探しの手がかりを見つけるために新しいテクノロジーに適用された古い理論

研究は現代の獲物の宝探しでも同じです。 研究者は多くの分析を行い、証拠を収集し、アーカイブを探してスカベンジャーハントの手がかりを探します。 古い理論が適用され、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。

水中の表面を精練し、宝物の塊を発掘するのに何ヶ月も費やすことは、もはや経済的に実現可能ではありません。 テクノロジーは以下を可能にしました：

そして、これらは、探索するためのスカベンジャーハントの手がかりを提供しているスマートテクノロジーのほんの一部です。 宝探しもビッグデータの台頭から恩恵を受けています。 ビッグデータ、および主にコンピューティング能力の向上により、数百万のデータポイントをふるいにかけ、かつてないほど宝物を特定できるアルゴリズムが可能になります。

古い確率論は、今日の現代世界でもその妥当性を示しています。

 あなたにおすすめ：ビッグデータは絶滅危惧種の保護に役立ちますか？ はいの場合、どのように？

ベイズの定理

ベイズ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ます。 この方法は1700年代に設立されましたが、時代を超越した確率論であり、今日では宝探しに適用されています。

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、指揮官は東海岸で失われたと信じている潜水艦を見つけることができませんでした。

ベイジアン検索理論が適用され、海がグリッド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。 行方不明の船を見つける可能性を高めるために、複数のグリッドが作成され、オーバーラップされました。 最終的に、これらの確率論を使用して船舶が発見されました。

SS Central AmericaMV Derbyshireを含む、複数の海洋宝探しが理論を使用して発見されました。 この方法は、失われたエールフランスの447便の位置を特定するのにも役立ちました。数学は時代遅れになることのない分野であり、理論は時の試練に耐えるように設計されています。

現代のトレジャーハントのための新しいテクノロジーによる古い理論の適用

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を作成するのに役立ちます。 現代の世界でこれらの理論、計算能力、および新技術を使用する多くの主要な例のいくつかは次のとおりです。

サンホセガレオントレジャーハント

世界的なスカベンジャーハントは何世紀にもわたって行われ、何十億ドルもの宝物で海底に落ちた沈没したサンホセガレオンを探しています。 宝探しは、1708年の火災の直後に始まり、船はコロンビア沖のどこかに沈没しました。

同日午後、イギリス軍と激しい戦闘を繰り広げたこの船は、600人の乗組員を乗せて発火した。 乗組員と一緒に、金、銀、宝石を含む推定200億ドルの宝物がありました。

世界で最も検証され、検索された宝物の1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ます。重大な監護権争いにより、宝物が宝探しを始めた人は誰でも。

難破船の「聖杯」と見なされている政府は、船の下に伝説の失われた宝物が残っているかどうか疑問に思っているため、宝物の座標を公開することを拒否しています。 技術の進歩は船を見つけることにつながりました。 ロボット潜水艦であるREMUS6000は、海底を洗うように設計されており、海面下6kmまで移動できます。 船は難破船の位置を特定し、難破船のわずか9 m上にホバリングして、船の写真を撮ることができました。

写真が研究者に返送されたとき、彼らは船の大砲に有名に刻まれたイルカを見つけることができました。 コロンビアの海域では、次の宝探しが始まるのを待っている難破船が増え続けています。 推定によると、国の沖合には1,000隻の船があります。

画像ソース：サミュエルスコット/パブリックドメイン。

 あなたは好きかもしれません：テクノロジーの恐怖を克服する。

猿神の失われた都市

何世紀にもわたって、世界中の人々が世界中に広がる宝探しをしてきました。 宝探しは、発見されて歴史に失われた失われた都市の探索でした。 原住民は街の物語を語りますが、誰も街の本当の所在を指摘することはできませんでした。

ホンジュラスのジャングルで失われたこの街は、ホワイトシティとも呼ばれ、何世紀にもわたって隠れていて、誰もその場所を見つけることができませんでした。 厚い森とジャングルが街を食い尽くし、その地域に住んでいた痕跡を隠しました。 非常に多くの冒険家が街を見つけることができなかったため、ほとんどの人が街を神話と見なしていました。 しかし、ある宝探しは、街の存在と伝説が真実であることを証明することができました。

新しい探検は、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・スチュワートは街を見つけようとしました。 それでも、スティーブ・エルキンスがドキュメンタリーを始めたのは2012年になってからでした。 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超えたヘリコプターに搭載されていました。

チームは、LiDARテクノロジーを使用して、都市の複数の場所をチェックしました。LiDARテクノロジーは、厚い森にレーザーを発射し、反射を使用して、失われた居住地のヒントを見つけます。 すべてのデータは、野生では自然に発生しないエッジや正方形を見つけた専門家によって分析される必要がありました。

巨大なジャングル、ヘビ、および他の致命的な動物のために、都市が見つかる前に、それはジャングルに複数のトレッキングをしました。

画像ソース：VirgilFinlay/パブリックドメイン。

繁栄している都市が放棄された理由は誰にもわかりません

興味深いことに、チームが家に戻ったとき、彼らは皆、痛みを感じ始めました。 チームはリーシュマニア症に苦しんでいました。 サンドフライによって広がる肉食性寄生虫症です。 チームメンバーの多くがこの病気に苦しんでいました。

宝探しの探検家は全員、病気を抑えるために世界の第一人者の専門家に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は、街が呪われていると聞いています。 恐竜の時代から続いている肉食性の病気だったのかもしれません。

発掘調査では、衛星画像を使用して、かつて人間の活動があったと考えられている島の人工構造物のヒントを見つけています。 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り、バイキング時代のホールが発見されました。 それは地下の形を決定し、構造物の全体的な寸法は、時代の構造物と一致します。

画像技術、ビッグデータ、分析が普及するにつれて、宝探し業界全体が変化します。 探索者は、過去の宝物を見つけるためにデータの異常を調べ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開始します。

また、地面にさらに浸透し、水中でさえも大成功を収めることができる金属検出技術の進歩も見られます。 ドローンとロボット工学は、宝探し中に人命を危険にさらすことなく、より大規模な海と洞窟を探索することができます。

 あなたも好きかもしれません：非営利技術：より良い資源の必要性。

結論

医療分野、都市、その他の地域で収集されたビッグデータを使用して、世界中で追加の宝探しが行われています。 データサイエンティストは、何百万ものデータポイントを分析して、データと関心のあるポイントとの相関関係を判断できる宝探しを作成しています。

この良い例は、都市の道路網と、都市が都市のレイアウトを変更して、移動を容易にし、混雑を制限する方法です。 データは、重大な事故地点から信号機のタイミングやその他の交通関連データまで、すべてを分析します。 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目を向けて、どの治療法が効果的で、効果的でなく、病気や病気に効果があるかを判断します。

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

 この記事は、FutureEnTechのThomasQuarryによって書かれました。 トーマスは、ビッグデータと新技術に情熱を持っているコンピューター技術者です。 失われた宝物を見つけることへの彼の情熱は、データ、新しいテクノロジー、そして失われた宝物と都市の発見の間の相関関係を探求するように彼を導きました。