Det italienske nasjonale forskningsrådetKunstig intelligens (AI) akselererer nye oppdagelser på tvers av bransjer, fra videoproduksjon til medisin – og nå utvider det det vi vet om antikken.
Tirsdag kunngjorde forskere ved Universitetet i Pisa i Italia at de med suksess brukte AI til å tyde en papyrusrulle funnet i Herculaneum, en by nær Pompeii som også ble ødelagt da Vesuv brøt ut i år 79 e.Kr. Rullen er en av 1800 bevarte ruller. i Villa of the Papyri – en gang eid av Julius Caesars svigerfar – da eiendommen ble gravlagt i gjørme og aske.
Også : AI-gjennombruddet gjør det mulig for forskere å lese romerske ruller som en gang ble gravlagt av Vesuv
Fordi rullene er karbonisert og derfor for skjøre for menneskelig berøring, må de dechiffreres ved hjelp av håndfri skanneteknologi. I følge ANSA brukte forskerne infrarød hyperspektral avbildning og optisk koherenstomografi (OCT) for å se gjennom den forkullede papyrusen.
Ved å identifisere og oversette 1000 ord, eller omtrent 30 %, av rullen, oppdaget teamet den greske filosofen Platons siste hvilested: en hage på stedet for det platoniske akademiet i Athen. Teksten avslører også at Platon ble solgt til slaveri i enten 404 eller 399 fvt – ikke 387 f.Kr., slik historikere trodde før tirsdagens oppdagelse.
Avsløringen markerer potensialet til denne teknologien for å videreutvikle vår historiske kunnskap om denne epoken og dens mest fremtredende personer.' xA0;
Oppdagelsen følger februar-gjennombruddene til Vesuvius Challenge, en global konkurranse som ble lansert i mars 2023 for å dekode hele samlingen av Herculaneum-ruller. Det siste intakte biblioteket fra antikken, rullene kan gi fascinerende deler av historien.
Prosjektets primærteknologi bruker en kombinasjon av computertomografi (CT) skanninger og maskinlæring for å tyde hva som er skrevet på ruller uten å måtte forstyrre dem fysisk. ZDNET gikk i dybden med University of Kentucky-forsker Brent Seales, en av personene bak utfordringen, om prosjektets funn tidligere i år.
Også:  ;Hvordan AI-hallusinasjoner kan bidra til å skape livreddende antibiotika
Kort sagt har prosessen tre trinn: skanning, segmentering og blekkdeteksjon. Forskere lager mikro-CT-skanninger av innsiden av rullene, segmenterer skanninger til individuelle sider og dekoder deretter det som er skrevet på dem ved hjelp av maskinlæring.
Fordi rullene og blekket deres er karbonisert fra vulkanutbruddet, er de i hovedsak svart-på-svart, noe som gjør dem vanskelige å skille fra en datamaskin. Forsker Stephen Parsons jobbet med Seales for å trene en ML-modell til å lese karbonteksten. Teamet opprettet deretter Volume Cartographer, en åpen kildekode-programvare som gir mening i teksten.
Forskere sliter fortsatt med noen få utfordringer, inkludert å bruke modellene på hele ruller i motsetning til fragmenter , skaper flere "grunnsannhetsdata" for å forbedre modellnøyaktigheten, og omvendt konstruksjon av modellene for å avdekke mønstrene de bruker for å oppdage blekk, ifølge Vesuvius Challenge-nettstedet.
Også: Klar til å implementere AI på jobben? Google har et nytt kurs for det
I år vil utfordringen forsøke å transkribere hele ruller ved å skalere både segmenterings- og skanningsdelen av prosessen. "Vi vil sette oss som mål for 2024 å lese 90 % av rullene 1-4, og tilby en $100 000 hovedpremie til det første laget som oppnår denne milepælen," sier nettstedet.
Oppdagelsen av Universitetet i Pisa er et bevis på hva AI kan avdekke som ellers ville vært ukjent. Som Challenge-forsker Michael McOsker fortalte til ZDNET, kan denne tilnærmingen hjelpe til med å nøste opp tilsvarende omtrent 200 nye bøker fra Herculaneum-biblioteket.
Men potensialet stopper ikke der. Forskere tror også at denne teknologien kan brukes på andre felt, der maskinlæring kan forbedre det CT-skanninger og MR-er kan oppdage, for eksempel svulster i medisinsk bildebehandling. De jobber for tiden med å praktisk talt gjengi et middelaldermanuskript fra New Yorks Morgan Library.