sábado, diciembre 14, 2024

Los ‘lenguajes más antiguos del mundo’, que fueron tallados en piedras de hace 5.000 años, ahora pueden ser descifrados por inteligencia artificial tan rápido como el traductor de Google

El misterioso dialecto de nuestros ancestros finalmente pudo ser descifrado en su totalidad gracias a la inteligencia artificial.

Los expertos estiman que todavía existen en el mundo un millón de tablillas cuneiformes, pero estos escritos dejados por los antiguos mesopotámicos requieren un tedioso trabajo por parte de los arqueólogos para traducir y catalogar su contenido.

Se ha estimado que 90 por ciento de textos cuneiformes permanecen sin traducir.

Pero ahora, un equipo de investigadores alemanes ha descubierto una nueva forma de entrenar a las computadoras para que reconozcan la escritura cuneiforme e incluso hagan que el contenido de tabletas milenarias se pueda buscar como un sitio web, lo que permitirá digitalizar y reunir bibliotecas más grandes de estos textos antiguos.

Esto podría revelar detalles previamente desconocidos sobre la vida antigua, ya que las tabletas contenían detalles sobre hazañas tan importantes como la construcción de templos, hasta disputas tan insignificantes como quejas sobre el servicio al cliente.

Los académicos alemanes entrenaron una IA en dos lenguas cuneiformes, la sumeria y la acadia.

El sumerio se habló hace unos 5.000 años y finalmente fue reemplazado por el acadio, pero ambos idiomas se usaron por escrito hasta el comienzo de la era cristiana en Mesopotamia, que ocupó el actual Irak y partes de lo que se convirtió en Irán, Kuwait y Siria. y Turquía.

Se estima que hay un millón de tablillas cuneiformes en el mundo. Con herramientas de inteligencia artificial, los científicos podrán buscar sus contenidos de forma rápida y sencilla

Así que las tablillas cuneiformes que quedaron no sólo están escritas en varios idiomas, sino que también tienen miles de años.

Los caracteres cuneiformes en forma de cuña que formaron la base de las lenguas escritas en la antigua Mesopotamia fueron tallados en tablillas de arcilla, por lo que son tridimensionales.

Sumado al hecho de que la escritura antigua ha sido erosionada por el tiempo y el manejo, sus cualidades pueden hacer que sea difícil escanearlos en una computadora para que los historiadores y arqueólogos los utilicen en investigaciones.

Ahora, utilizando modelos 3D de unas 2.000 tabletas, entrenaron un programa de computadora para escanear su texto y transcribirlo, como usar la cámara de su teléfono inteligente para convertir una nota escrita a mano en un documento de texto.

Este estudio no se propuso traducir el contenido de las tabletas, sino permitir que otros investigadores lo hicieran más fácilmente.

Y no sólo los estragos del tiempo han desgastado sus superficies de arcilla sin cocer, dificultando la traducción, sino que una sola tablilla o incluso una pequeña cadena de texto pueden ser difíciles de entender sin contexto, como tratar de entender un libro leyendo una oración en una página. justo en el medio.

El nuevo programa de inteligencia artificial podría ayudar a llenar los vacíos al permitir que los traductores trabajen de manera más eficiente.

«Hasta ahora ha sido difícil acceder al contenido de muchas tablillas cuneiformes a la vez; es necesario saber exactamente qué se está buscando y dónde», afirmó el autor principal del estudio, Hubert Mara, profesor asistente en la Universidad Martin Luther Halle. Wittenburg en Alemania, en un declaración.

Las tabletas que utilizaron para entrenar su programa informático provinieron de un conjunto de escaneos 3D de acceso abierto, que contiene tabletas cuneiformes sumerias, de la civilización más antigua conocida en el sur de Mesopotamia, que ahora es el centro-sur de Irak.

Además de ayudar a los investigadores a descifrar el contenido de las tablillas cuneiformes, el nuevo sistema les permite crear una especie de sistema de búsqueda

El contenido de estas tabletas ayudará a los investigadores de humanidades a comprender mejor cómo era la vida en la antigua Mesopotamia.

‘En ellos se puede encontrar de todo: desde listas de la compra hasta sentencias judiciales. Las tablillas permiten vislumbrar el pasado de la humanidad hace varios milenios. Sin embargo, están muy erosionados y, por lo tanto, son difíciles de descifrar incluso para ojos entrenados», afirmó Mara.

Se utilizaron escaneos 3D de antiguas tablillas cuneiformes para entrenar a una IA para que reconozca no solo las cuñas características de la escritura, sino también sus símbolos.

Se utilizaron escaneos 3D de antiguas tablillas cuneiformes para entrenar a una IA para que reconozca no solo las cuñas características de la escritura, sino también sus símbolos.

Parte del desafío fue entrenar a la IA para que reconociera las cuñas y los signos que componen la escritura cuneiforme.

Los investigadores alimentaron el programa con 21.000 signos y 4.700 cuñas, creando un nuevo conjunto de datos que pueden utilizar otros investigadores que quieran estudiar la escritura cuneiforme.

Después de entrenar la IA, la probaron en otras tabletas para ver qué tan confiable era.

Descubrieron que podía detectar con precisión cuñas y signos cuneiformes con aproximadamente un 76 por ciento de precisión.

Y no sólo funcionó con escaneos 3D de alta calidad.

«Nos sorprendió descubrir que nuestro sistema funciona bien incluso con fotografías, que en realidad son un material de origen más pobre», afirmó Ernst Stötzner, estudiante del laboratorio de Mara.

Ernst Stötzner realiza un escaneo 3D de una antigua tablilla cuneiforme, usando guantes para proteger el objeto milenario

Ernst Stötzner realiza un escaneo 3D de una antigua tablilla cuneiforme, usando guantes para proteger el objeto milenario

El equipo de Stötzner y Mara planea utilizar una muestra aún mayor de tabletas para entrenar su IA y lograr una lectura más precisa.

Sospechan que el número relativamente pequeño de tabletas podría haber limitado su precisión.

A modo de comparación, una IA diferente entrenada para reconocer un lenguaje cuneiforme diferente logró una precisión del 90 por ciento.

Otra posibilidad sería dividir las imágenes de la tableta en segmentos más pequeños, de modo que la IA tenga una menor cantidad de información con la que lidiar a la vez.

El estudiar apareció en la edición de noviembre de Taller Eurográfico sobre Gráfica y Patrimonio Cultural.

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