Un nuovo modello di IA può aiutare a decifrare e a collocare iscrizioni latine antiche

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Un nuovo modello di IA può aiutare a decifrare e a collocare iscrizioni latine antiche

Presentato sulla rivista Nature un nuovo sistema di intelligenza artificiale che è in grado di stimare l’epoca di scrittura di testi latini antichi, individuarne l’area di provenienza e persino ricostruire porzioni mancanti.

Un nuovo sistema di intelligenza artificiale, chiamato Aeneas, sta rivoluzionando il campo dell’epigrafia: è in grado di stimare l’epoca di scrittura di testi latini antichi, individuarne l’area di provenienza e persino ricostruire porzioni mancanti. Presentato sulla rivista Nature, Aeneas è stato sviluppato da un team internazionale che comprende studiosi già noti per aver creato Itaca, un modello capace di restaurare, datare e collocare iscrizioni greche antiche.

Decifrare iscrizioni antiche è un compito complesso poiché molte sono lacunose, il lessico evolve nel tempo e le fonti comparabili sono sparse e spesso difficili da reperire. Come sottolinea Thea Sommerschield, epigrafista all’Università di Nottingham nel Regno Unito che ha collaborato al progetto con Google DeepMind e in partnership con ricercatori delle Università di Warwick, Oxford e Athens University of Economics and Business (AUEB), confrontare un frammento con testi simili può richiedere molto tempo. Inoltre, il numero di nuove scoperte cresce continuamente, rendendo impossibile per un singolo ricercatore avere una panoramica completa, come ha osservato Anne Rogerson dell’Università di Sydney.

Aenaes “accelera notevolmente questo lavoro complesso e dispendioso in termini di tempo. Ragiona su migliaia di iscrizioni latine, recuperando parallelismi testuali e contestuali in pochi secondi che consentono agli storici di interpretare e sviluppare ulteriormente i risultati del modello”, si legge su DeepMind. È un sistema di IA generativa addestrato su un vasto archivio epigrafico. Il modello è stato istruito su oltre 176.000 iscrizioni latine, tratte dai tre principali database epigrafici mondiali: l’Epigraphic Database Roma (EDR), l’Epigraphic Database Heidelberg (EDH) e l’ Epigraphic Database Clauss Slaby (EDCS-ELT). Il dataset totale denominato Latin Epigraphic Dataset include anche immagini di circa il 5% delle iscrizioni.

Aeneas è in grado di aiutare “gli storici a interpretare e contestualizzare un testo, a dare significato a frammenti isolati, a trarre conclusioni più complete e a ricostruire una migliore comprensione della storia antica”, includendo funzionalità avanzate come la ricerca di parallelismi in una vasta raccolta di iscrizioni latine, il ripristino di lacune in testi la cui lunghezza mancante è sconosciuta, prestazioni all’avanguardia nel ripristino di testi danneggiati e nella previsione di quando e dove sono stati scritti, ma soprattutto Aeneas è “il primo modello a determinare la provenienza geografica di un testo utilizzando input multimodali. Analizza sia il testo che le informazioni visive, come le immagini di un’iscrizione”.

 

Un esempio concreto dell’efficacia di Aeneas è rappresentato dal suo impiego nello studio delle Res Gestae Divi Augusti, su cui si è molto dibattuto sulla datazione. Trasformando la questione della datazione in una stima probabilistica basata su dati linguistici e contestuali, il modello Aenaes offre un nuovo modo quantitativo di affrontare dibattiti storici di lunga data.

 

“Aeneas è progettato per integrarsi nei flussi di lavoro di ricerca esistenti degli storici. Combinando la conoscenza degli esperti con l’apprendimento automatico, apre un processo collaborativo, offrendo suggerimenti interpretabili che costituiscono preziosi punti di partenza per la ricerca storica”, concludono da DeepMind.

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Un nuovo modello di IA può aiutare a decifrare e a collocare iscrizioni latine antiche

https://www.finestresullarte.info/archeologia/modello-aeneas-intelligenza-artificiale-aiuta-a-decifrare-e-collocare-iscrizioni-latine-antiche

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Frammento di un diploma militare proveniente dalla Sardegna. Il modello AI Aeneas è in grado di ricostruire il testo mancante da un’iscrizione danneggiata (testo in grigio) senza bisogno di conoscere la lunghezza della sezione mancante

IA e archeologia: Enea legge le iscrizioni antiche e ricostruisce le parti perdute

«Aeneas» è il primo modello di Intelligenza Artificiale al mondo in grado di contestualizzare le epigrafi

I ricercatori stanno utilizzando l'Intelligenza Artificiale (IA) per ricostruire le parti mancanti delle antiche iscrizioni romane. Un nuovo strumento di Intelligenza Artificiale, chiamato «Aeneas» (Enea) dal nome dell’eroe della mitologia greca e romana, analizza migliaia di iscrizioni latine per prevedere il testo perduto e può persino suggerire quando e dove un’iscrizione è stata scritta.

«Aeneas è il primo modello di IA progettato per contestualizzare le iscrizioni antiche, afferma Thea Sommerschield dell’Università di Nottingham nel Regno Unito, che ha collaborato al progetto con la società tecnologica Google DeepMind  e in partnership con ricercatori delle Università di Warwick, Oxford e dell’Università di Economia e Commercio di Atene (Aueb). Aiuta gli storici a interpretare, attribuire e ripristinare testi latini frammentari».

Ogni anno vengono scoperte circa 1.500 iscrizioni latine su edifici, manufatti antichi e altro ancora, sovente però incomplete a causa di danni, come rotture o erosione. Gli esperti utilizzano le loro conoscenze specialistiche per cercare iscrizioni simili e ricostruire le parole e le frasi perdute, ma questo può richiedere molto tempo e l’analisi di centinaia di testi «spesso danneggiati, prosegue Sommerschield. Di solito non sappiamo dove e quando sono stati scritti. Studiare la storia attraverso le iscrizioni è come risolvere un gigantesco puzzle, solo che in questo caso si tratta di decine di migliaia di pezzi in più del normale e il 90% di essi manca, perché è tutto ciò che è sopravvissuto per noi nel corso dei secoli».

Aeneas, invece, è in grado di prevedere il testo mancante di un’iscrizione, anche quando non si conosce la lunghezza della sezione perduta. Può anche suggerire un probabile luogo di origine, identificare iscrizioni simili e assegnare al testo una datazione, a volte entro un arco di tempo di 13 anni. Il sistema crea queste connessioni cercando esempi simili in un insieme di 176.861 iscrizioni latine, prodotte dal VII secolo a.C. all’VIII secolo d.C. in luoghi che vanno dalla Britannia romana fino alla Mesopotamia.

Per testare lo strumento basato sull’IA, il team di ricercatori ha esaminato le «Res Gestae Divi Augusti», una lunga iscrizione latina dell’epoca dell’imperatore romano Augusto, incisa sulle pareti del Tempio di Roma e Augusto ad Ankara, in Turchia. L’esatta data di composizione di questo testo durante il regno di Augusto è stata a lungo dibattuta, creando una discussione, ma Aeneas è riuscito ad assegnare datazioni in linea con quelle proposte dagli storici e con iscrizioni analoghe. Quando lo strumento ha esaminato l’iscrizione su un’ara votiva proveniente da Magonza, in Germania, ha stimato correttamente la sua datazione intorno al 214 d.C., l’ha identificata come prodotta nella provincia romana della Germania Superior e ha proposto restauri per il testo danneggiato. Sommerschield descrive questi risultati come «momenti di euforia» per il team. Ulteriori informazioni sul nuovo strumento sono state pubblicate sulla rivista «Nature».

«Avere a disposizione [Aeneas] non significa che tutto il lavoro che gli storici fanno attualmente debba essere messo da parte, puntualizza Sommerschield. Ma avere Aeneas al proprio fianco mentre si è al museo, per esempio, o nel sito archeologico dove è appena stata trovata una nuova iscrizione, è il nostro sogno».

 

 

 

Le pareti del Tempio di Roma e di Augusto ad Ankara, in Turchia, recano incisa la Res Gestae Divi Augusti, una lunga iscrizione latina che è stata esaminata da Aeneas. Foto efesenko

https://www.ilgiornaledellarte.com/Articolo/IA-e-archeologia-Enea-legge-le-iscrizioni-antiche-e-ricostruisce-le-parti-perdute-

[numa numa]

E’ uni dri compiti dovr l’AI puo’ assisterci meglio: ricerca nel suo immenso database frammenti di testo simili e compararli ed eventualmente accostare frammenti mancanti

tempo fa ho incontrato Shane Legg il neo-zelandese fondatore assieme a Demis Hassabis - premio nobel - e Mustafa Suleyman di Deep Mind, poi acquisita da Google.

uno dei progetti piu’ interessanti che Deep Mind sta conducendo e’ la lettura delle proteine che apre frontiere inaspettate per la ricerca scientifica di malattie e medicinali.

buono a sapersi che tra  le innumerevoli applicazioni di Deeo Mind vi sia anche la ricostruzione dei testi epigrafici perduti 👍