La inteligencia artificial decodifica tablillas cuneiformes mesopotámicas de 4.500 años de antigüedad
IA descifra la escritura cuneiforme de la antigua Mesopotamia
Investigadores alemanes han creado una Inteligencia Artificial (IA) capaz de descifrar textos en escritura cuneiforme en tablillas de la antigua Mesopotamia con un alto índice de precisión. Con resultados sorprendentes, esta IA está revelando detalles desconocidos de nuestra civilización, al traducir textos que datan de hace más de 4.500 años.
El desafío de las tablillas sin traducir
Los caracteres sumerios, creados en la antigua Sumeria, se presionaban en arcilla húmeda con estiletes de caña o madera y luego se secaban o cocían, lo que ha permitido su conservación hasta hoy en día. Sin embargo, algunos daños temporales en estas tablillas han dificultado la traducción de aproximadamente un millón de textos. Además, la complejidad lingüística de estas tablillas aumenta la dificultad en su descifrado.
El enfoque innovador mediante la IA y modelos 3D
Esta nueva investigación, realizada por un equipo interdisciplinario de las universidades alemanas de Halle-Wittenberg, Ciencias Aplicadas de Mainz y Mainz, utiliza modelos 3D de las tablillas cuneiformes en lugar de fotografías, lo que permite observar con mayor precisión los signos y compararlos entre sí. La IA fue entrenada con casi 2.000 tablillas cuneiformes en 3D y ahora puede identificar, buscar y comparar caracteres, separar textos por idiomas y traducir con una fiabilidad superior al 90%.
Capacidad para identificar diferentes tipos de escritura
Lo innovador de la IA alemana radica en reconocer y diferenciar hasta doce tipos diferentes de escritura. Así, puede traducir textos más allá de una mera traducción lineal, proporcionando una comprensión más profunda del contenido sin requerir conocimientos previos de las lenguas antiguas. Entre los hallazgos recientes, hay documentos judiciales y listas de abastecimiento.
Futuras aplicaciones y mejoras
Los investigadores creen que se pueden seguir mejorando los resultados. Sugieren dividir las imágenes de una tableta completa en cuadrados más pequeños para mejorar la calidad de las detecciones y posibles clasificaciones. Además, consideran que la arquitectura de la IA podría modificarse en futuros trabajos para optimizar aún más la localización y detección de los caracteres y mejorar el sistema de traducción automático propuesto.
