Científicos de la Universidad de Chicago están desarrollando recientemente con éxito un sistema de inteligencia artificial, basado en tecnología de aprendizaje automático, que puede analizar y compilar textos antiguos encontrados en tablillas de arcilla de miles de años en un lenguaje moderno.
Este modelo de aprendizaje automático, llamado DeepScribe, está entrenado para poder leer y comprender el sistema de escritura cuneiforme, un tipo de escritura comúnmente utilizado durante el período del Imperio aqueménida en la historia antigua de Irán (550-330 a. C.), según informó la Universidad de Chicago.
La escritura cuneiforme es realmente un desafío incluso para los analistas de escritura experimentados, debido a la complejidad del diseño de las letras, así como a los caracteres individuales que la componen. En este caso, es aún más difícil porque los textos cuneiformes fueron grabados en antiguas tablillas de arcilla en lugar de estar escritos en papel como es habitual, lo que hace que el reconocimiento de palabras requiera mucho tiempo. Por eso los investigadores necesitan la ayuda de un sistema de aprendizaje automático como DeepScribe.
Para construir este modelo de IA de análisis avanzado de escritura a mano, el equipo de investigación tuvo que utilizar un enorme almacén de datos de entrenamiento, con 6.000 imágenes comentadas de documentos antiguos sobre cuneiforme recopiladas en la zona de reliquias de Persépolis, 60 km al noreste de la moderna ciudad de Shiraz, en Fars. Provincia, Irán. El equipo de investigación cree que DeepScribe puede ayudar a descubrir nuevos secretos sobre la historia, la sociedad y el idioma persa (iraní) antiguo.
Luego, los datos de entrenamiento se compilaron basándose en un diccionario lingüístico desarrollado por los investigadores y una base de datos de más de 100.000 caracteres individuales que componen las letras cuneiformes. Los resultados iniciales muestran que DeepScribe puede traducir textos antiguos con aproximadamente un 80% de precisión, peor que los expertos en análisis de escritura "manual", pero el tiempo mejora significativamente. Además, este nivel de precisión se puede mejorar con el tiempo a medida que aumentan los datos de entrenamiento.
En el futuro, DeepScribe podría incluso usarse para determinar el origen de artefactos encontrados en sitios arqueológicos importantes, eliminando significativamente las dificultades que los arqueólogos enfrentan a menudo.
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