Một cuộn giấy bị chôn vùi dưới đống tro núi lửa từ núi Vesuvius trong gần 2.000 năm đã được khai quật ở địa điểm trước đây là thành phố La Mã cổ đại Herculaneum.
Trong khi giới khoa học vẫn còn khó khăn khi mở cuộn giấy mà không làm ảnh hưởng tới chất lượng, AI đã tìm ra cách để giải mã những văn tự này.
Được chôn cất sau ngọn núi Vesuvius phun trào vào năm 79 sau Công nguyên, những cuộn giấy này không được phát hiện cho đến thế kỷ 18, khi các công nhân tìm thấy tàn tích của một biệt thự sang trọng được cho là có thể thuộc về Lucius Calpurnius Piso Caesoninus, bố vợ của vị hoàng đế La Mã nổi tiếng Julius Caesar.
Các học giả từ Đại học Kentucky (Mỹ) đã phát động "Thử thách Vesuvius" vào tháng 3, công bố hàng nghìn hình ảnh X-quang của các cuộn giấy Herculaneum bị đốt cháy hoặc bị carbon hóa. Đi cùng với chúng là một phần mềm trí tuệ nhân tạo chưa qua đào tạo có thể được sử dụng để diễn giải các bản quét.
Hai sinh viên đã giành được giải thưởng đầu tiên được trao trong thử thách này là Luke Farritor, sinh viên khoa học máy tính tại Đại học Nebraska-Lincoln, và Youssef Nader, sinh viên tốt nghiệp ngành robot sinh học tại Đại học Tự do Berlin ở Đức.
Cả Farritor và Nader đều độc lập xác định từ "πορϕυρας" (hoặc "porphyras" trong tiếng Hy Lạp hiện đại) có nghĩa là "màu tím”, khiến nó trở thành từ đầy đủ đầu tiên được giải mã từ các tập lệnh bằng phần mềm AI.
Ở La Mã cổ đại, màu tím là màu quan trọng, thường tượng trưng cho sự giàu có và địa vị. Người ta cho rằng từ này có thể đề cập đến áo choàng hoặc cấp bậc, mặc dù cần phải phân tích sâu hơn về các cuộn giấy để biết chắc chắn.
Farritor đã đào tạo một mô hình học máy theo các mẫu “vết nứt” được xác định trên cuộn giấy như những nét mực. Khi AI phát hiện ra nhiều vết nứt và nét mực hơn, chúng trở thành dữ liệu để đào tạo AI giải mã văn tự được viết trên cuộn giấy.
Nader cũng sử dụng phương pháp học máy nhưng huấn luyện AI bằng các hình dạng trông giống như các chữ cái trong hình ảnh được cung cấp. Công nghệ học máy đã giúp AI xác định các mẫu ký tự từ hình dạng của chúng.
Với đủ dữ liệu đào tạo, các công cụ AI này có thể phát hiện những thay đổi rất nhỏ về kết cấu trong hình ảnh X-quang, làm lộ ra những nét mực mà mắt người không nhìn thấy được. Các nhà nghiên cứu đang hy vọng rằng nhiều điều hơn nữa sẽ sớm được tiết lộ nhờ sự giúp đỡ của các công nghệ mới.
Tuy vậy, rất ít văn bản cổ như thế này còn tồn tại cho đến ngày nay. Nếu có thể đọc được những cuộn giấy này mà không cần mở chúng ra, chúng ta có thể mở khóa kho thông tin vô giá về cuộc sống trong quá khứ.