Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um die Geheimnisse der Pompeji-Schrollen zu enthüllen

Ein Team von Wissenschaftlern an der University of Kentucky, das, wie The Guardian berichtet, in der heiligen Arche einer Synagoge in En-Gedi in Israel gefunden wurde und Text aus dem biblischen Buch Levitikus enthielt, ist nun an einem noch schwierigeren und komplexeren Projekt beteiligt – dem Lesen der verkohlten Schrollen, die nach dem Ausbruch des Vesuv im Jahr 79 n. Chr. in der italienischen Stadt Pompeji zurückblieben.

Während das Team unter der Leitung von Prof. Brent Seales es schaffte, das in einer Synagoge in En-Gedi, Israel, gefundene Pergament mit “nur” hochenergetischen Röntgenstrahlen zu lesen, müssen sie diesmal aufgrund der Art und Weise, wie die Pompeji-Schrollen hergestellt und beschrieben wurden, maschinelles Lernen einsetzen, um die Geheimnisse zu lösen, die in diesen Schrollen verborgen sind.

Sie werden ihre Preise an zwei unverschlossenen Schrollen testen, die dem Institut de France in Paris gehören und Teil einer Sammlung von etwa 1.800 Schrollen sind, die 1752 während der Ausgrabungen von Herculaneum entdeckt wurden. Wie The Guardian hervorhebt, bilden sie die einzige bekannte intakte Bibliothek aus der Antike, wobei der größte Teil der Sammlung jetzt in einem Museum in Neapel aufbewahrt wird.

Professor Seales erklärte das Problem, mit dem sein Team konfrontiert ist – “obwohl man auf jedem Papyrussplitter sehen kann, dass es Schrift gibt, würde es, um es zu öffnen, erfordern, dass das Papyrus wirklich biegsam und flexibel ist – und das ist es nicht mehr.” Das Problem liegt auch darin, dass “während die Schriftrolle von En-Gedi eine metallbasierte Tinte enthielt, die in Röntgendaten sichtbar wird, die auf den Herculaneum-Schrollen verwendeten Tinten wahrscheinlich kohlenbasiert sind, hergestellt mit Holzkohle oder Ruß, was bedeutet, dass es keinen offensichtlichen Kontrast zwischen der Schrift und dem Papyrus in Röntgenaufnahmen gibt.”

Um das Problem zu lösen, hat das Team beschlossen, sowohl hochenergetische Röntgenstrahlen als auch künstliche Intelligenz zu verwenden. Die Methode, die sie anwenden, umfasst Fotografien von Schrollenfragmenten mit sichtbarer Schrift. Diese werden dann verwendet, um “maschinelles Lernen zu unterrichten, wo Tinte in Röntgenaufnahmen der gleichen Fragmente erwartet wird, die mit einer Reihe von Techniken gesammelt werden.”

Das Team wird von dem Konzept geleitet, dass “das System feine Unterschiede zwischen getünchten und leeren Bereichen in den Röntgenaufnahmen erkennen und lernen wird, wie z. B. Unterschiede in der Struktur von Papyrusfasern.” Nachdem das System auf diesen Fragmenten trainiert wurde, besteht die Idee darin, es auf die Daten der intakten Schrollen anzuwenden und hoffentlich so den Text zu enthüllen, der in den Schrollen enthalten ist.

Seales fügte hinzu, dass das Team die Röntgendaten gesammelt hat und nun dabei ist, die dafür vorgesehenen Algorithmen zu trainieren, die in den kommenden Monaten auf die Schrollen angewendet werden. “Das Erste, was wir hoffen, ist, die Technologie so zu perfektionieren, dass wir sie einfach auf alle 900 Schrollen wiederholen können, die noch nicht entrollt wurden.”

Bei der Diskussion über die Bedeutung möglicher Entdeckungen sagte Dr. Dirk Obbink, ein Papyrologe und Klassizist an der University of Oxford, der auch an dem Projekt beteiligt ist, dass es möglich ist, dass der Text auf Lateinisch ist. Er fügte hinzu, dass “ein neues historisches Werk von Seneca dem Älteren unter den unbekannten Herculaneum-Papyri entdeckt wurde, nur im letzten Jahr, was zeigt, welche unerwarteten Raritäten noch zu entdecken sind.”