Innovación

Texto de antiguas tablas de arcilla transcrito por machine learning

Texto de antiguas tablas de arcilla transcrito gracias al machine learning

La Inteligencia Artificial también ayuda a descifrar antiguos vestigios: un programa de machine learning desarrollado por la Universidad de Chicago podrá transcribir el texto de tabillas antiguas halladas en Irán.

Este sistema se ha bautizado como DeepScribe y se centrará inicialmente en la transcripción del sistema de escritura cuneiforme utilizado en el antiguo Imperio aqueménida iraní (550-330 aC). Los sistemas informáticos existentes tienen dificultades para traducir este script, debido a sus caracteres complejos y la forma 3D de las tabletas en las que este alfabeto está escrito.

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Para construir el modelo informático, lo están entrenando en más de 6.000 imágenes anotadas del Archivo de Fortificación de Persépolis. El sistema de machine learning basado en Inteligencia Artificial enseñará al sistema a leer tabletas en la colección nunca analizadas con anterioridad, y que podrían revelar preciados secretos acerca de la historia, la sociedad o el idioma de dicha civilización. Si es exitoso, podría adaptarse a otras formas antiguas de escritura.

“Si pudiéramos idear una herramienta que sea flexible y extensible, que pueda extenderse a diferentes guiones y períodos de tiempo, cambiaría el campo”, dijo Susanne Paulus, profesora asociada de Asiriología en la Universidad de Chicago. Los datos de capacitación se basan en un diccionario del lenguaje desarrollado por investigadores y una base de datos de más de 100.000 signos individuales creados por estudiantes.

Bajo la responsabilidad de Sanjay Krishnan, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Chicago, este conjunto de datos anotados para entrenar un modelo de aprendizaje automático se ha usado para leer otras tabletas. El modelo logró descifrar los signos con una precisión de alrededor del 80%, una tasa que los expertos desarrolladores pretenden mejorar. 

Imagen | OI Program

Fuente | The Next Web

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Sobre el autor

Andrea Núñez-Torrón Stock

Licenciada en Periodismo y creadora de la revista Literaturbia. Entusiasta del cine, la tecnología, el arte y la literatura.