Istraživački tim sa Sveučilišta Martin Luther Halle-Wittenberg, Sveučilišta Johannes Gutenberg Mainz i Sveučilišta primijenjenih znanosti u Mainzu, razvili su AI sustav sposoban za dešifriranje drevnih klinastih tekstova.

U nedavno objavljenoj studiji, istraživači su se usredotočili na skup glinenih ploča s klinastim pismom iz tzv. kolekcije "Frau Professor Hilprecht", koje potječu iz drevne Mezopotamije. Ove ploče, stare više od 5.000 godina, sadrže širok spektar informacija, što je korisno za uvid u to kako su tadašnji ljudi živjeli.

„Na pločama se može pronaći sve – od popisa za kupovinu, do sudskih presuda. Ploče pružaju uvid u prošlost čovječanstva od prije nekoliko tisućljeća. Međutim, jako su istrošene i stoga ih je teško dešifrirati čak i utreniranom oku“, rekao je Hubert Mara, jedan od autora studije.

AI uskočio u pomoć

Imajući to na umu, istraživači su se za pomoć okrenuli AI-ju. Koristili su novi AI proces za dekodiranje s modelom temeljenim na arhitekturi R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network), specijaliziranom za prepoznavanje objekata. Za bolje rezultate, istraživači su koristili skup podataka koji se sastoji od 3D modela 1.977 glinenih ploča s klinopisom, detaljnim anotacijama 21.000 klinastih znakova i 4.700 klinova.

Metodologija AI-a uključivala je dva dijela. Prvo, detektor znakova, izgrađen na modelu RepPoints, identificirao je klinaste znakove na pločama. Nakon toga, detektor klinova, koristeći Point R-CNN s naprednim značajkama poput Feature Pyramid Networka (FPN) i RoI Aligna, klasificirao je i predviđao položaje klinova. Ovaj pristup omogućio je AI-u da prevlada prepreke tradicionalnih 2D fotografija, pružajući precizniju analizu drevnih tekstova, piše The Debrief.

Inače, tradicionalno istraživanje drevnih tekstova koristi softver za optičko prepoznavanje znakova (OCR) koji pretvara skenirane slike ili 2D fotografije zapisa u strojno čitljiv tekst. Međutim, to se u ovom slučaju nije moglo koristiti.

Temelj za buduća istraživanja

„OCR obično radi s fotografijama ili skenerima. To nije problem za tintu na papiru ili pergamentu. U slučaju ploča s klinastim pismom, stvari su teže jer svjetlo i kut gledanja uvelike utječu na to koliko se dobro određeni znakovi mogu identificirati“, objašnjava koatuor studije, Ernst Stotzner.

Da bi riješili taj problem, istraživači su istrenirali svoj AI sustav koristeći trodimenzionalne skenove i dodatne podatke. To je omogućilo AI-u da postigne zadovoljavajuće rezultate u preciznom identificiranju simbola upisanih na pločama.

Kako i sami istraživači ističu, ova tehnologija ne samo da olakšava pristup drevnim zapisima, već otvara i nove mogućnosti za istraživanje, omogućujući širu analizu i tumačenje povijesnih tekstova. Buduća unapređenja mogla bi proširiti njenu primjenu na druge trodimenzionalne skripte, kao što su izblijedjeli natpisi na grobljima.