Zürcher Nachrichten - Restaurar textos antiguos mediante la inteligencia artificial

EUR -
AED 4.35335
AFN 77.050797
ALL 96.614026
AMD 452.873985
ANG 2.121943
AOA 1087.00321
ARS 1723.800654
AUD 1.702936
AWG 2.136666
AZN 2.019869
BAM 1.955248
BBD 2.406031
BDT 145.978765
BGN 1.990709
BHD 0.449191
BIF 3539.115218
BMD 1.18539
BND 1.512879
BOB 8.254703
BRL 6.231008
BSD 1.194568
BTN 109.699013
BWP 15.630651
BYN 3.402439
BYR 23233.647084
BZD 2.402531
CAD 1.615035
CDF 2684.909135
CHF 0.915881
CLF 0.026011
CLP 1027.058063
CNY 8.240537
CNH 8.248946
COP 4354.94563
CRC 591.535401
CUC 1.18539
CUP 31.412839
CVE 110.234327
CZK 24.334287
DJF 212.720809
DKK 7.470097
DOP 74.383698
DZD 153.702477
EGP 55.903178
ERN 17.780852
ETB 185.572763
FJD 2.613371
FKP 0.863571
GBP 0.865754
GEL 3.194674
GGP 0.863571
GHS 12.974143
GIP 0.863571
GMD 86.533903
GNF 10372.164298
GTQ 9.16245
GYD 249.920458
HKD 9.257838
HNL 31.365884
HRK 7.536597
HTG 156.336498
HUF 381.328619
IDR 19883.141804
ILS 3.663335
IMP 0.863571
INR 108.679593
IQD 1553.453801
IRR 49934.560565
ISK 144.985527
JEP 0.863571
JMD 187.197911
JOD 0.840489
JPY 183.433247
KES 152.915746
KGS 103.662825
KHR 4768.236408
KMF 491.93733
KPW 1066.928941
KRW 1719.752641
KWD 0.36382
KYD 0.995519
KZT 600.800289
LAK 25485.888797
LBP 101410.128375
LKR 369.427204
LRD 219.593979
LSL 19.132649
LTL 3.500149
LVL 0.717031
LYD 7.495914
MAD 10.835985
MDL 20.092409
MGA 5260.173275
MKD 61.631889
MMK 2489.287708
MNT 4228.659246
MOP 9.606327
MRU 47.30937
MUR 53.852723
MVR 18.32658
MWK 2059.023112
MXN 20.70407
MYR 4.672854
MZN 75.580924
NAD 18.967522
NGN 1643.520192
NIO 43.508231
NOK 11.437875
NPR 175.519161
NZD 1.96876
OMR 0.458133
PAB 1.194573
PEN 3.994177
PGK 5.066955
PHP 69.837307
PKR 331.998194
PLN 4.215189
PYG 8001.773454
QAR 4.316051
RON 5.097064
RSD 117.111851
RUB 90.544129
RWF 1742.915022
SAR 4.446506
SBD 9.544303
SCR 17.200951
SDG 713.016537
SEK 10.580086
SGD 1.505332
SHP 0.88935
SLE 28.834661
SLL 24857.038036
SOS 677.454816
SRD 45.104693
STD 24535.182964
STN 24.493185
SVC 10.452048
SYP 13109.911225
SZL 19.132635
THB 37.411351
TJS 11.151397
TMT 4.148866
TND 3.37248
TOP 2.854135
TRY 51.47818
TTD 8.110743
TWD 37.456003
TZS 3052.380052
UAH 51.199753
UGX 4270.811618
USD 1.18539
UYU 46.357101
UZS 14603.874776
VES 410.075543
VND 30749.020682
VUV 141.680176
WST 3.213481
XAF 655.774526
XAG 0.014004
XAU 0.000244
XCD 3.203577
XCG 2.153028
XDR 0.815573
XOF 655.774526
XPF 119.331742
YER 282.508153
ZAR 19.136335
ZMK 10669.938133
ZMW 23.443477
ZWL 381.695147
Restaurar textos antiguos mediante la inteligencia artificial
Restaurar textos antiguos mediante la inteligencia artificial

Restaurar textos antiguos mediante la inteligencia artificial

La inteligencia artificial puede ayudar a predecir... el pasado, como demuestra una nueva técnica que está restaurando con gran precisión textos griegos del siglo V antes de la era cristiana, informa este miércoles la revista Nature.

Tamaño del texto:

La epigrafía es una rama de la historia cuyo objetivo es descifrar las inscripciones en cualquier soporte, para contribuir al estudio de las civilizaciones antiguas.

Algunos de esos textos se han vuelto ilegibles a causa de los daños que sufre el soporte (piedra, metal...). Además, esas importantes fuentes históricas a menudo han sido desplazadas lejos de su lugar de origen, lo que complica su datación.

La técnica del carbono 14 no puede ser utilizada en materia no orgánica.

Un equipo de investigadores de universidades de Venecia, Oxford, Atenas y de la empresa DeepMind (filial de Google) han desarrollado una nueva herramienta de aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo es una de las técnicas que utiliza la inteligencia artificial, mediante algoritmos que reproducen la estructura y el funcionamiento del cerebro humano.

La nueva herramienta lleva el nombre de Ithaca, en alusión a la isla de Ulises en la Odisea. Fue puesta a punto mediante el examen de unas 80.000 inscripciones presentes en la base de datos del Instituto de Humanidades Packard, que cuenta con la mayor colección digital de inscripciones en griego antiguo.

Esta técnica de tratamiento lingüístico automático toma en cuenta el orden en el que aparecen las palabras en la frase, o la relación entre ellas, para mejorar su contextualización.

El programa también es capaz de tener en cuenta a la vez las palabras y los carácteres individuales, repartidos de forma fragmentaria sobre el soporte.

Una primera experiencia, con una serie de decretos del siglo V antes de Jesucristo, grabados en pierra y hallados en la Acrópolis de Atenas, ha sido esperanzadora.

Ithaca analizó los textos y fue capaz de sugerir, a partir del contexto histórico que había "estudiado" previamente, secuencias de letras para rellenar los fragmentos ausentes en las frases.

Así, pudo proponer la palabra "alianza" para ser inserida en un juramento de obediencia de una ciudad respecto a Atenas.

Gracias a Ithaca, los historiadores fueron capaces de predecir con hasta un 72% de acierto los textos que faltaban, según Nature.

Ithaca fue capaz además de sugerir múltiples localizaciones en 84 regiones conectadas entre sí.

Y por último la herramienta propone una fecha precisa para la redacción de los decretos: el año 421 AC, es decir, 30 años más tarde que las fechas aproximativas propuestas hasta la fecha por los historiadores.

"Puede parecer derisorio, pero es esencial para la comprensión de la Grecia clásica, en la que vivieron Pericles y Sócrates" comentó Thea Sommerschield, de la universidad Ca'Foscari en Venecia, coautora del estudio, durante una rueda de prensa en línea.

Ithaca podría ser utilizado para cualquier otra lengua antigua, como el maya o la escritura cuneiforme de Mesopotamia, asegura esta epígrafa.

W.Odermatt--NZN