Maschinelles Lernen wird genutzt, um die Geheimnisse der Schriftrollen von Pompeji aufzudecken

Ein Team von Wissenschaftlern der University of Kentucky, das in der Lage war, wie The Guardian sagt:  Das in der heiligen Arche einer Synagoge in En-Gedi in Israel gefundene Buch, das Text aus dem biblischen Buch Levitikus enthielt, ist nun mit einer noch schwierigeren und komplexeren Aufgabe beschäftigt – dem Lesen der verkohlten Schriftrollen, die nach dem Ausbruch des Vesuvs zurückgeblieben sind 79 n. Chr. in der italienischen Stadt Pompeji.

Während das Team um Prof. Brent Seales in der Lage war, das in einer Synagoge in En-Gedi, Israel, gefundene Pergament „nur“ mit hochenergetischen Röntgenstrahlen zu lesen, lag dieses Mal an der Art und Weise, wie die Pompeji-Schriftrollen hergestellt wurden geschrieben haben, müssen sie maschinelles Lernen nutzen, um zu versuchen, die in diesen Schriftrollen verborgenen Geheimnisse zu lösen.

Sie werden ihre Preise an zwei ungeöffneten Schriftrollen testen, die dazu gehören Institut de France in Paris und sind Teil einer Sammlung von etwa 1,800 Schriftrollen, die erstmals 1752 bei Ausgrabungen in Herculaneum entdeckt wurden. Wie The Guardian betont, handelt es sich um die einzige bekannte intakte Bibliothek aus der Antike, wobei der Großteil der Sammlung heute in einem Museum in Neapel aufbewahrt wird.

Professor Seales erklärte das Problem, mit dem sein Team konfrontiert ist – „Obwohl man auf jedem Flocken Papyrus Schrift sehen kann, müsste dieser Papyrus wirklich geschmeidig und flexibel sein, um ihn zu öffnen – und das ist er nicht mehr.“  Das Problem liegt auch in der Tatsache: „Während die En-Gedi-Schriftrolle eine metallbasierte Tinte enthielt, die in Röntgendaten sichtbar ist, wird angenommen, dass die auf den Herculaneum-Schriftrollen verwendeten Tinten auf Kohlenstoff basieren und aus Holzkohle oder Ruß hergestellt werden.“ , was bedeutet, dass es in Röntgenaufnahmen keinen offensichtlichen Kontrast zwischen der Schrift und dem Papyrus gibt.“

Um das Problem lösen zu können, hat sich das Team entschieden, sowohl hochenergetische Röntgenstrahlen als auch künstliche Intelligenz einzusetzen. Die von ihnen verwendete Methode beinhaltet Fotografien von Schriftrollenfragmenten mit mit bloßem Auge sichtbarer Schrift. Diese werden dann eingespeist, um „Algorithmen für maschinelles Lernen beizubringen, wo Tinte in Röntgenscans derselben Fragmente zu erwarten ist, die mit einer Reihe von Techniken gesammelt wurden“.

Das Team lässt sich von dem Konzept leiten, dass „Das System erkennt und lernt subtile Unterschiede zwischen eingefärbten und leeren Bereichen in den Röntgenscans, beispielsweise Unterschiede in der Struktur von Papyrusfasern.“ Nachdem das System auf diese Fragmente trainiert wurde, besteht die Idee darin, es auf die Daten der intakten Schriftrollen anzuwenden und so hoffentlich den in den Schriftrollen enthaltenen Text zu enthüllen.

Seals fügte hinzu, dass das Team die Sammlung der Röntgendaten abgeschlossen habe und nun dabei sei, die vorgesehenen Algorithmen zu trainieren, die dann in den kommenden Monaten auf die Schriftrollen angewendet würden. „Als erstes hoffen wir, die Technologie so zu perfektionieren, dass wir sie einfach auf allen 900 verbleibenden Schriftrollen wiederholen können.“

Über die Bedeutung möglicher Entdeckungen sprechend, sagte Dr. Dirk Obbink, ein Papyrologe und Klassiker an der Universität Oxford, der ebenfalls an dem Projekt beteiligt war, sagte, es bestehe die Möglichkeit, dass der Text in lateinischer Sprache verfasst sei. Er fügte hinzu, dass „erst letztes Jahr unter den nicht identifizierten Herculaneum-Papyri ein neues historisches Werk von Seneca dem Älteren entdeckt wurde, was zeigt, welche unvorstellbaren Raritäten es dort noch zu entdecken gibt.“