Jak traktat z popiołów
Dzięki AI udało się odczytać tekst z Herkulanum. To początek nowej ery badań starożytnych pism
„Jeśli zajmujesz się sztuczną inteligencją, spróbuj swoich sił w dekodowaniu skanów zwęglonych papirusów z Herkulanum. Na tych, którym się uda, czekają nagrody pieniężne ufundowane przez przedsiębiorcę Daniela Grossa, byłego dyrektora generalnego GitHub” – takie ogłoszenie ukazało się w marcu zeszłego roku w internecie. Organizatorem konkursu o nazwie „Vesuvius Challenge” był Brent Seales z University of Kentucky oraz Nat Friedman, przedsiębiorca z Doliny Krzemowej. Pula nagród wynosiła milion dolarów. Osoba, która do końca 2023 r. zwizualizowałaby 140 znaków ze skanów umieszczonego w sieci papirusu, miała zainkasować 700 tys. dol. Udało się, choć mało kto wierzył w sukces.
W 2015 r. zespół Sealesa – wirtualnie – rozwinął spalony 1500 lat temu zwój pergaminu En-Gedi znad Morza Martwego. Wykorzystał w tym celu mikrotomografię i prześwietlenia rentgenowskie. W tak otrzymanych skanach specjalny algorytm odnalazł ślady atramentu, którym zapisano tekst (znajdowały się w nim związki ołowiu i żelaza). Po cyfrowym rozwinięciu oraz rozpłaszczeniu chmury punktów badacze ujrzeli dwa rozdziały Księgi Kapłańskiej.
Zwoje z Herkulanum, które spaliły się w czasie erupcji Wezuwiusza w 79 r., zostały przywalone kilkunastometrową warstwą materiału wulkanicznego (a potem odkryte w 1750 r.). To trudniejszy przypadek niż ten z En-Gedi. Wykonane są z cieńszego papirusu, w dodatku zapisane atramentem z sadzy, który pochłania promienie rentgenowskie tak samo jak zwęglone podłoże.
Seales wpadł na pomysł, by mierzyć nierówności powierzchni papirusu, i wykonał zdjęcia w podczerwieni dwóch zwojów. Aby wygenerować promieniowanie rentgenowskie o wysokiej częstotliwości, użył akceleratora cząstek. Założył, że przy rozdzielczości 4–8 µm modele uczenia maszynowego będą mogły wykryć linie atramentu – subtelne wzory na powierzchni papirusu.