Artificial Neural Networks in Archaeology: Introduction and outline for a future agenda

Artificial neural networks are adaptive models that can be used for classification and pattern recognition purposes. ANNs do not differ from standard statistical models. The main difference between ANNs and traditional statistical models is their construction and definition process. In fact ANNs are adaptive in the sense that they can learn. Landscape Archaeology is a research area where the application of ANNs can be very useful. ANNs can be used for Landscape pattern recognition and Settlement systems modeling. This paper illustrate some aspects of the development of new tools and the application of ANNs in a raster GIS environment for archaeological predictive modeling purposes.

Le Reti Neurali Artificiali (ANN) sono modelli adattativi che possono essere usati ai fini della classificazione e riconoscimento di patterns. Le ANN non differiscono intrinsecamente da modelli statistici tradizionali. La differenza principale tra ANN e modelli statistici classici sta nel processo di costruzione e di definizione. Quest'ultimo definito anche allenamento. Infatti le ANN sono modelli adattativi nel senso che possono imparare. L'archeologia dei paesaggi è un settore della ricerca dove l'applicazione delle ANN può essere di grande utilità. Le ANN possono essere usate infatti per l'identificazione di patterns nel paesaggio così come per la produzione di modelli di insediamento umano. Il presente articolo mira ad illustrare alcuni aspetti dello sviluppo di nuovi strumenti e l'applicazione delle ANN in un ambiente raster GIS ai fini di processi di predittività archeologica.