ポンペイの巻物の秘密を解き明かすためにマシンラーニングを使用

ケンタッキー大学の科学者チームは、ガーディアンによると、イスラエルのエン・ゲディにあるシナゴーグの聖櫃で見つかった、レビ記のテキストを含む巻物を読むことができたチームは、今度はポンペイの炭化した巻物を読むという、より困難で複雑なタスクに取り組んでいます。

チームリーダーのブレント・シールズ教授は、エン・ゲディのシナゴーグで見つかった羊皮紙を、高エネルギーX線で読むことができたが、今回のポンペイの巻物は、作成方法や書かれ方が異なるため、マシンラーニングを使用して謎を解く必要があると述べました。

チームは、パリのフランス学士院に属する2つの未開封の巻物を使用してテストを行う予定です。これらの巻物は、1752年のヘルクラネウムの発掘で初めて発見された約1800巻の巻物のコレクションの一部です。ガーディアンによると、これらは古代から唯一残された完全な図書館であり、コレクションのほとんどは現在ナポリの博物館に保存されています。

シールズ教授は、チームが直面している問題を説明しました。「毎回、パピルスのすべての破片に書き込みがあることがわかりますが、それを開くにはパピルスが非常に柔軟でなければなりません。ただし、現在はそうではありません。」また、「エン・ゲディの巻物には金属ベースのインクが使用されており、X線データでは表示されますが、ヘルクラネウムの巻物では炭素ベースのインクが使用されており、X線スキャンでは書き込みとパピルスとの間には明確なコントラストがありません。」

この問題を解決するために、チームは、高エネルギーX線と人工知能の両方を使用することにしました。使用する方法は、書き込みが見える巻物の断片の写真を撮り、それらを「マシンラーニングアルゴリズムに教え、X線スキャンで同じ断片のインクの位置を特定する」ものです。

チームは、システムが「X線スキャンでインク付き領域と空白領域の間の微妙な差、たとえばパピルスの繊維構造の違い」を特定し、学習できるという概念に基づいています。システムをこれらの断片でトレーニングした後、完璧な巻物のデータに適用し、そこに含まれるテキストを明らかにすることを目指しています。

シールズは、チームがX線データの収集を完了し、現在アルゴリズムのトレーニング中であり、数か月以内に巻物に適用する予定であると述べました。「最初にしたいことは、技術を完璧にすることです。そうすれば、残りの900巻の巻物すべてに簡単に繰り返すことができます。」

オックスフォード大学のパピルス学者兼古典学者であるディルク・オッビンク博士は、このプロジェクトに参加し、テキストがラテン語である可能性があると述べました。彼は、「セネカ長老による新しい歴史作品が、昨年だけでも未確認のヘルクラネウムのパピルスの中から発見されたため、そこにまだ発見されるべき珍しいものが何があるかを見せている」と述べました。