La inteligencia artificial revoluciona la traducción de la escritura cuneiforme
La inteligencia artificial ha dado un gran paso en la descodificación de la escritura cuneiforme, uno de los sistemas de escritura más antiguos de la humanidad. Investigadores de la Universidad de Cornell y la Universidad de Tel Aviv (TAU) han desarrollado un modelo de IA que identifica y copia caracteres cuneiformes a partir de fotografías de tablillas, lo que facilita la labor de arqueólogos e historiadores en la interpretación de estos textos milenarios.
Este avance representa un cambio significativo en el estudio de la antigua Mesopotamia, ya que la complejidad de la escritura cuneiforme ha sido un desafío constante para los expertos. Con más de 1.000 caracteres únicos, cuya apariencia varía según la época, la cultura y hasta la caligrafía del escriba, el proceso de traducción y reconstrucción de estos textos ha sido, hasta ahora, un trabajo manual y altamente especializado.
El equipo de investigadores ha desarrollado ProtoSnap, una técnica innovadora que alinea un prototipo de carácter cuneiforme con las variaciones individuales observadas en cada tablilla. Este sistema permite generar copias precisas de cualquier símbolo para ayudar a reconstruir tablillas completas con mayor exactitud y rapidez.
Hadar Averbuch-Elor, profesora adjunta de informática en Cornell y líder del estudio, explicó la dificultad del proceso: "Cuando nos remontamos al mundo antiguo, hay una enorme variabilidad en las formas de los caracteres. Incluso dentro del mismo símbolo, la apariencia cambia con el tiempo, lo que hace que el descifrado automático sea un reto complejo".
Por su parte, Rachel Mikulinsky, estudiante de maestría en TAU y coautora del estudio, presentará los resultados en la próxima Conferencia Internacional sobre Representaciones del Aprendizaje (ICLR) en abril, donde se analizará el impacto de esta tecnología en el estudio de textos antiguos.
Un tesoro histórico aún por descifrar: más de 500.000 tablillas
Se estima que existen alrededor de 500.000 tablillas cuneiformes conservadas en museos de todo el mundo. Sin embargo, solo una pequeña fracción de ellas han sido traducidas y publicadas, lo que deja una enorme cantidad de información aún inaccesible para los investigadores.
Uno de los principales obstáculos para ello es la escasez de datos etiquetados, es decir, ejemplos previos de caracteres que puedan ser utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial. Para superar esta barrera, el equipo utilizó un modelo de difusión, una técnica de IA generativa que permite analizar imágenes y detectar patrones en caracteres escritos a mano.
El proceso desarrollado por los investigadores funciona mediante la comparación de píxeles entre una imagen de un carácter en una tablilla y un prototipo digital del mismo símbolo. Posteriormente, el modelo ajusta la plantilla para que coincida con los trazos originales, permitiendo una reconstrucción precisa del texto antiguo.
Esta metodología también tiene aplicaciones más amplias, ya que los caracteres ajustados pueden utilizarse para entrenar otros modelos de reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Gracias a este avance, los sistemas de IA podrán convertir imágenes de tablillas en texto legible por máquina, lo que facilitará su análisis y comparación con otras inscripciones cuneiformes.
Los experimentos realizados por los investigadores demostraron que este método mejora significativamente la precisión en el reconocimiento de caracteres raros o con variaciones estilísticas. En comparación con esfuerzos previos, la nueva técnica incrementa la eficacia del proceso de traducción, acercando a los especialistas a una comprensión más profunda de los documentos históricos.
Un avance que transformará la investigación arqueológica
La automatización del proceso de copiado y traducción de tablillas podría ahorrar a los expertos miles de horas de trabajo, además de permitir análisis comparativos a gran escala entre distintos periodos y regiones.
"En la base de nuestra investigación está el objetivo de multiplicar por diez las fuentes antiguas disponibles para nosotros", dijo el coautor Yoram Cohen, profesor de arqueología en TAU. "Esto nos permitirá, por primera vez, la manipulación de big data, lo que conducirá a nuevos conocimientos mensurables sobre las sociedades antiguas: su religión, economía, vida social y jurídica".
El desciframiento de tablillas cuneiformes es fundamental para entender la historia de civilizaciones como los sumerios, acadios, babilonios y asirios. Sus textos contienen registros administrativos, códigos legales, literatura y correspondencia entre gobernantes, lo que proporciona una visión invaluable sobre la vida en la antigüedad.
La aplicación de IA a este campo no solo acelerará la interpretación de estos textos, sino que también permitirá descubrir nuevas conexiones entre diferentes ciudades y periodos históricos. Con el desarrollo continuo de tecnologías como ProtoSnap, los arqueólogos podrán reconstruir con mayor precisión los eventos y costumbres de las primeras civilizaciones de la humanidad. @mundiario
