Machine Learning Wordt Gebruikt Om De Geheimen Van De Pompese Rollen Te Ontdekken

Een team van wetenschappers aan de University of Kentucky dat, zoals The Guardian zegt,  een heilige ark in een synagoge in En-Gedi in Israël vond, en die tekst uit het bijbelse boek Leviticus bevatte, is nu betrokken bij een nog moeilijker en complexere taak – het lezen van de geërodeerde rollen die overbleven na de uitbarsting van de Vesuvius in 79 na Christus in de Italiaanse stad Pompeii.

Terwijl het team onder leiding van prof. Brent Seales in staat was om het perkament dat in een synagoge in En-Gedi, Israël, werd gevonden, te lezen met ‘slechts’ hoogenergetische röntgenstralen, moeten ze deze keer, vanwege de manier waarop de Pompese rollen zijn gemaakt en geschreven, machine learning gebruiken om te proberen de mysteries die in deze rollen verborgen liggen, op te lossen.

Ze zullen hun prijzen testen op twee ongeopende rollen die toebehoren aan het Institut de France in Parijs en deel uitmaken van een collectie van ongeveer 1.800 rollen die voor het eerst in 1752 werden ontdekt tijdens opgravingen in Herculaneum. Zoals The Guardian opmerkt, vormen ze de enige bekende intacte bibliotheek uit de oudheid, waarvan de meerderheid van de collectie nu in een museum in Napels wordt bewaard.

Professor Seales legde het probleem uit dat zijn team tegenkomt – “hoewel je op elk stukje papyrus kunt zien dat er schrijven is, zou het openen ervan vereisen dat de papyrus echt soepel en flexibel is – en dat is het niet meer.” Het probleem ligt ook in het feit dat “terwijl de En-Gedi-rol een metalen inkt bevatte die zichtbaar is in röntgengegevens, de inkt die op de Herculaneum-rollen wordt gebruikt, waarschijnlijk op basis van koolstof is, gemaakt met houtskool of roet, wat betekent dat er geen duidelijk contrast is tussen de schrijfletters en de papyrus in röntgenfoto’s.”

Om het probleem op te lossen, heeft het team besloten om zowel hoogenergetische röntgenstralen als kunstmatige intelligentie te gebruiken. De methode die ze gebruiken, bestaat uit het nemen van foto’s van rolfragmenten met zichtbare schrijfletters. Deze worden vervolgens gebruikt om “machine learning-algoritmen te leren waar inkt verwacht kan worden in röntgenfoto’s van dezelfde fragmenten, verzameld met behulp van een aantal technieken.”

Het team wordt geleid door het concept dat ” het systeem subtiele verschillen tussen ingeschilderde en lege gebieden in de röntgenfoto’s zal oppikken en leren, zoals verschillen in de structuur van papyrusvezels.” Nadat het systeem is getraind op deze fragmenten, is het idee om het toe te passen op de gegevens van de intacte rollen en hopelijk zal dat de tekst onthullen die in de rollen is opgenomen.

Seals voegde eraan toe dat het team de röntgengegevens heeft verzameld en nu bezig is met het trainen van de aangewezen algoritmen, die vervolgens in de komende maanden op de rollen zullen worden toegepast. “Het eerste wat we hopen te doen, is de technologie perfectioneren, zodat we deze eenvoudig kunnen herhalen op alle 900 rollen die nog ongeopend zijn.”

In een gesprek over het belang van mogelijke ontdekkingen, zei Dr. Dirk Obbink, een papyroloog en classicus aan de University of Oxford, die ook betrokken is bij het project, dat er een mogelijkheid is dat de tekst in het Latijn kan zijn. Hij voegde eraan toe dat “een nieuw historisch werk van Seneca de Oudere vorig jaar onder de ongeïdentificeerde Herculaneum-papyri werd ontdekt, wat aantoont welke onvoorziene zeldzaamheden er nog te ontdekken zijn.”