La investigación, liderada por la compañía DeepMind, ha creado “Ítaca”, una red neuronal de aprendizaje profundo que ayudará a los historiadores a interpretar inscripciones originales con mayor rapidez y precisión, clave para avanzar en el conocimiento de viejas civilizaciones, destacan los autores.
Muchas de esas inscripciones, plasmadas en piedra, cerámica o metal, han llegado hasta nuestros días muy deterioradas, lo que las hace inteligibles y dificulta, por ejemplo, la tarea de atribución cronológica a los epigrafistas.
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Hasta ahora, los métodos de trabajo de estos especialistas para reconstruir textos incompletos se han caracterizado por su complejidad y lentitud, desventajas que “Ítaca” puede superar.
El equipo dirigido por Yannis Assael y Thea Sommerschield, principales autores de este trabajo, demostró que esta red neuronal profunda alcanza un 62 % de precisión cuando se usa por sí sola para restaurar textos dañados, si bien sube hasta el 72 % cuando está en manos de un historiador, según explican en un comunicado.
“Ítaca” determina el lugar y la fecha
Asimismo, “Ítaca” puede ayudar a determinar el lugar y la fecha en que se realizaron las inscripciones.
En sus experimentos, la herramienta detectó su lugar de origen con una precisión del 71 % y situó su cronología a menos de 30 años de los rangos de fechas propuestos por los historiadores.
“Esta investigación muestra cómo modelos como ‘Ítaca’ pueden mejorar el potencial cooperativo entre la inteligencia artificial y los historiadores, transformando enormemente la manera en que estudiamos y escribimos sobre uno de los períodos más importantes de la historia de la humanidad”, subrayan los autores.
Por dos motivos, explican, “Ítaca” fue instruida a partir de inscripciones efectuadas en la lengua de la antigua Grecia y encontradas en su área de influencia del “mundo Mediterráneo” durante los siglos VII y V a. C.
Variabilidad de contenidos
“Primero, por la variabilidad de contenidos y contexto de los registros epigráficos griegos, que lo convierte en un gran desafío para el procesamiento del lenguaje”, acotaron.
Y segundo, “por la disponibilidad de material digitalizado de la antigua Grecia, un recurso clave para entrenar modelos de aprendizaje automático”, culminaron.