Luke Farritor, un estudiante de informática de 21 años de la Universidad de Nebraska-Lincoln, ha desvelado el texto que contiene un pergamino carbonizado de la antigua Herculano.
Este pergamino ha permanecido ilegible desde la erupción volcánica del año 79 d.C. que también arrasó Pompeya. El algoritmo de aprendizaje automático de Farritor identificó letras griegas en el papiro enrollado, incluida la palabra πορϕυρας (porphyras), que significa "púrpura".
Su técnica se basaba en identificar pequeñas diferencias de matiz en la textura de la superficie para entrenar a su red neuronal en la detección de tinta y, a su vez, de leterring.
"Cuando vi la primera imagen, me quedé de piedra". dijo Federica Nicolardi, papiróloga de la Universidad de Nápoles. "Fue un sueño", continuó, "poder ver realmente algo del interior de un pergamino".
Los pergaminos, sepultados por la erupción del Vesubio en el año 79 d.C., han permanecido en gran parte inaccesibles debido a su frágil estado.
Si se desenrollan manualmente, los pergaminos carbonizados se desmenuzan, por lo que los expertos temen que su contenido sea un misterio para siempre.
Como explicó Nicolardi: "Son objetos muy locos. Están todos arrugados y aplastados".
Reconociendo el reto que suponía descifrar los pergaminos, el Desafío del Vesubio que ofrecía varios premios, entre ellos un gran premio de 700.000 dólares por descifrar varios pasajes de un pergamino.
El 12 de octubre se anunció que Farritor había ganado un premio de $40.000 por identificar más de 10 caracteres en una pequeña sección del papiro.
Otro participante, Youssef Nader, de la Universidad Libre de Berlín, recibió $10.000 por el segundo puesto.
La historiadora de la antigua Grecia y Roma Thea Sommerschield calificó de "extremadamente emocionante" la capacidad de discernir por fin letras y palabras en el interior de los pergaminos.
Sommerschield mencionó que su interpretación podría "revolucionar nuestro conocimiento de la historia y la literatura antiguas" de la región.
No es la primera vez que los investigadores intentan leer estos antiguos pergaminos carbonizados. En 2019, Brent Seales, profesor de Informática especializado en lectura virtual y conservación de pergaminos antiguos, intentó "desenvolver virtualmente" los pergaminos mediante tomografía computarizada (TC) de rayos X.
En 2016, Seales tuvo éxito con un antiguo pergamino hebreo encontrado en 1970 en Ein Gedi, Israel, desvelando partes del Libro del Levítico.
Sin embargo, los pergaminos de Herculano planteaban un reto diferente: la tinta, hecha de carbón y agua, no destacaba en los escaneados.
Aquí es donde Farritor triunfó al centrarse en una textura sutil específica, acuñada como "craquelado", para los restos de tinta.
Farritor dijo: "Estaba dando saltos de alegría", después de que su algoritmo revelara cinco letras de un segmento recién publicado. "Dios mío, esto va a funcionar de verdad", se dio cuenta.
Poco después, perfeccionó su modelo e identificó las diez letras necesarias para el premio, con la palabra "púrpura" no identificada previamente en los pergaminos de Herculano.
Aún no se ha desvelado el gran premio del Desafío Vesubio, cuyo plazo finaliza el 31 de diciembre.
Inteligencia artificial para descifrar lenguas antiguas
Hace seis milenios, los sumerios se asentaron en Mesopotamia, la tierra que abarca los ríos Tigris y Éufrates.
Esta región, que abarca los actuales Irak, Kuwait, Turquía y Siria, fue testigo de la evolución de pequeñas comunidades agrarias a grandes civilizaciones urbanas. Florecieron ciudades como Uruk, que integraban intrincados canales, sistemas de irrigación y centros de gobierno. Fue una época crítica para el progreso y la evolución de la humanidad.
Los sumerios escribían en una escritura conocida como cuneiforme. Este sistema de escritura requería prensar cañas en arcilla, generando complejas inscripciones logo-silábicas. El cuneiforme no es una lengua, sino una escritura que abarca unas 15 lenguas a lo largo de tres milenios.
Aunque las escrituras cuneiformes se utilizaban principalmente como herramientas administrativas para tareas como el registro del ganado o las transacciones, hacia el 2700 a.C. surgió una amplia gama de escritos más filosóficos y creativos.
Uno de los más notables de estos escritos es el Epopeya de Gilgameshque se extiende por doce tabletas.
Enrique Jiménez, de la Universidad Ludwig Maximilians de Múnich, afirma: "La mitad de la historia de la humanidad yace encapsulada en estas tablillas cuneiformes".
Sin embargo, sólo 75 personas, según Nuevo Científicopuede descifrar el cuneiforme a pesar de que hay decenas de miles de tablillas sin traducir en todo el mundo.
El aprendizaje automático está ayudando ahora a los investigadores a desentrañar las historias grabadas en las tablillas de piedra, ayudándoles a rellenar lagunas y a ordenar los textos cronológicamente para descubrir más sobre cómo vivían los antiguos sumerios.
El papel del aprendizaje automático en el descifrado de textos antiguos
Enrique Jiménez y su equipo han fundado Literatura electrónica babilónica, una colaboración entre arqueólogos, científicos de datos e historiadores.
Para analizar las tablillas cuneiformes, el equipo utilizó una técnica de aprendizaje automático diseñada originalmente para la comparación de secuencias genéticas. Esta IA predice el contenido de las secciones que faltan y los límites en los que se alinean los fragmentos.
Esta técnica condujo a descubrimientos como secciones perdidas de la Epopeya de Gilgamesh y un género mesopotámico recién descubierto que describía parodias educativas y chistes para niños.
En 2020, un modelo aparte, DeepScribese entrenó con 6.000 imágenes anotadas del Archivo de la fortificación de Persépolisque especifica unos 100.000 símbolos de la lengua elamita (del actual Irán), datados en torno al 500 a.C.
Aprovechando los recursos del UChicago Research Computing Center, Krishnan y Eddie Williams entrenaron un modelo capaz de descodificar estos signos con una impresionante precisión de 80%.
El equipo pretende convertir DeepScribe en una herramienta de descifrado versátil, reentrenable para otras lenguas además del elamita.
DeepMind también ha investigado la decodificación de lenguas antiguas mediante el aprendizaje automático, en este caso de tablillas griegas antiguas dañadas.
Nombre ÍtacaEste modelo restauró los textos con una precisión de 72%, se aproximó a su antigüedad en tres décadas e incluso conjeturó su origen con una exactitud de 71%.
La formación de Ítaca incluyó 60.000 textos del 700 a.C. al 500 d.C., etiquetados con datos sobre su época y lugar en 84 territorios antiguos.
La intersección de textos antiguos e inteligencia artificial de vanguardia demuestra que ni siquiera los misterios milenarios son inmunes a los avances de la tecnología moderna.
Al mezclar lo antiguo con lo nuevo, los investigadores preservan la historia y descubren cosas desconocidas hasta ahora. conocimientos arqueológicos.
Estos avances ponen de manifiesto las ilimitadas posibilidades que se abren cuando se combina la curiosidad humana con la destreza tecnológica, demostrando que existe una nueva lente a través de la cual contemplar las maravillas de nuestro pasado colectivo.
