Leggere i geroglifici con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. Da uno studio del CNR è possibile


Uno studio del CNR sta facendo luce sulla possibilità di comprendere in modo automatico testi dell’antico Egitto scritti in geroglifici attraverso l’intelligenza artificiale che sfrutta algoritmi basati sull’analisi delle immagini.

Uno studio pubblicato sulla rivista IEEE Access da Andrea Barucci e Costanza Cucci dell’Istituto di fisica applicata “Nello Carrara” del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ifac), Fabrizio Argenti e Marco Loschiavo del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Firenze, in collaborazione con l’egittologo Massimiliano Franci del Centro Studi CAMNES (Center for Ancient Mediterranean and Near Eastern Studies) sta facendo luce sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale per classificare in modo automatico, con grande cura e precisione, i geroglifici, indipendentemente dal supporto su cui sono scritti (papiro, pietra, legno). L’applicazione dell’intelligenza artificiale permetterebbe la comprensione dei testi dell’antico Egitto, anche da semplici scatti fotografici, grazie all’utilizzo del “Deep Learning”, che sfrutta algoritmi basati su reti neurali per l’analisi delle immagini.

Lo studio testimonia il forte connubio tra metodologie utilizzate in ambito medico e le scienze umane. “Le tecniche basate sulle reti neurali profonde pervade ormai tutti i campi della conoscenza”, spiega Barucci del Cnr-Ifac ed esperto di analisi di immagini biomediche con tecniche di machine e deep learning. “Noi ci siamo chiesti se tale paradigma poteva essere traslato in un ambito apparentemente distante e diverso, come il riconoscimento di simboli antichi. La nostra esperienza nel campo delle immagini cliniche ci suggeriva che le reti neurali convoluzionali sono strumenti estremamente potenti e versatili, tuttavia la sfida era aperta”.

La ricerca dimostra non solo la possibilità della traduzione automatica di antichi documenti egizi, ma offre inoltre nuove prospettive per la risoluzione di questioni aperte quali la codifica, il riconoscimento e la traslitterazione dei segni geroglifici. L’uso dell’intelligenza artificiale aiuterebbe così gli studiosi nell’approfondire diversi aspetti della scrittura. “La topo-sintassi dei segni geroglifici combinati per formare parole; l’analisi linguistica dei testi; il riconoscimento di segni corrotti, riscritti, cancellati; fino alla possibilità del riconoscimento della scuola dello scriba o alla mano dello scultore”, aggiunge l’egittologo Massimiliano Franci. "L’intuizione dell’esperto è ancora fondamentale nell’integrazione delle complesse analisi fornite dagli algoritmi di intelligenza artificiale e il futuro impone una sempre maggiore armonizzazione tra l’analisi informatica e quella umana. Il nostro studio vuole mettere in luce come gli strumenti di analisi basati sull’AI possano supportare le indagini in campo egittologico, integrandosi col lavoro dell’archeologo".

“Questo studio nasce dalla tesi di laurea di Marco Loschiavo”, spiega Fabrizio Argenti del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Firenze. “Dal punto di vista ingegneristico eravamo sicuri delle potenzialità degli strumenti di analisi scelti, tuttavia questo era un banco di prova importante, essendo il tipo di applicazione completamente diverso. Abbiamo voluto esplorare un ambito di ricerca nuovo, che si è rivelato estremamente interessante e promettente”.

“Nel facilitare lo scambio e la cross-fertilizzazione tra campi di ricerca diversi, com’è successo per questo lavoro, sono state unite competenze di egittologia, ingegneria informatica e fisica applicata”, aggiunge Costanza Cucci, esperta in analisi di dati in ambito Beni Culturali.

“La speranza”, conclude Barucci, "è che questo primo studio apra la strada verso una stabile collaborazione tra le comunità che si occupano di archeologia e di intelligenza artificiale, per creare nuovi strumenti che facilitino il lavoro degli studiosi delle scritture delle antiche civiltà".

Ph.Credit 

Leggere i geroglifici con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. Da uno studio del CNR è possibile
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