13 de marzo de 2020
13.03.2020
La Opinión de Murcia
Investigación

Utilizan inteligencia artifical para traducir los textos de las tablillas de arcilla antiguas

El sistema, llamado DeepScribe, aprenderá a "leer" tablillas que nunca antes habían sido analizadas

13.03.2020 | 14:32
Tormentas solares, identificadas en registros asirios de hace 2.700 años.

Un grupo de científicos de la Universidad de Chicago, en Estados Unidos, está desarrollando un sistema de 'machine learning' para poder traducir de forma automática los textos de tablillas de arcilla antiguas.

El sistema, llamado DeepScribe y en el que colaboran investigadores del Instituto Oriental y del departamento de Informática de la Universidad de Chicago, se centrará en la transcripción del sistema de escritura cuneiforma que se utilizaba en el Imperio aqueménida. Las tablillas fueron descubiertas en Irán en 1933.

Según la Universidad de Chicago, los investigadores trataron de traducir durante décadas estos documentos a mano, algo "muy difícil, lento y propenso a errores". Además, a partir de 1990, los científicos han utilizado sistemas informáticos sin éxito debido a la forma tridimensional de las tablillas y sus complejos caracteres.

Sin embargo, el equipo de investigadores de la Universidad de Chicago considera que el sistema DeepScribe funcionaría mejor. Para ello, los investigadores están entrenando al sistema con un conjunto de más de 6.000 imágenes del Archivo de Fortificación de Persépolis.

De esta forma, el sistema aprenderá a "leer" tablillas que nunca antes habían sido analizadas. Según los investigadores, DeepScribe también podría "ayudar a determinar el origen de las tablillas y otros materiales cuya procedencia se desconoce".

"Si pudiéramos idear una herramienta que fuera flexible y que pudiera extenderse a diferentes guiones y periodos de tiempo, realmente cambiaría nuestro campo", ha indicado la profesora asociada Susanne Paulus.

Por su parte, el profesor Sanjay Krishnan utilizó una base de datos de más de 100.000 signos individuales para entrenar a un sistema de 'machine learning' para que "leyera" otras tablillas. Este modelo logró descifrar las tablillas con una precisión de alrededor del 80 por ciento, según la Universidad de Chicago.

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