Nuova luce sulla 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. L’applicazione dell’intelligenza artificiale permette di classificare in modo automatico – con altissima accuratezza e precisione – i geroglifici, indipendentemente dal supporto su cui sono scritti (papiro, pietra, legno).
Tale sperimentazione è oggetto di uno studio pubblicato sulla rivista IEEE Access da un team dell’Istituto di fisica applicata “Nello Carrara” del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ifac) e del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Unifi, composto da Fabrizio Argenti e Marco Loschiavo, in collaborazione con il Centro Studi CAMNES (Center for Ancient Mediterranean and Near Eastern Studies).
L’applicazione è la testimonianza del felice connubio tra metodologie utilizzate in ambito medico e le scienze umane. “Le tecniche basate sulle reti neurali profonde pervadono ormai tutti i campi della conoscenza – spiega Andrea Barucci del Cnr-Ifac, 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 non solo dimostra la possibilità della traduzione automatica di antichi documenti egizi, ma offre nuove prospettive per la risoluzione di questioni aperte quali la codifica, il riconoscimento e la traslitterazione dei segni geroglifici. L’uso dell’intelligenza artificiale corre in aiuto agli 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 – continua l’egittologo Massimiliano Franci, del centro Studi CAMNES -. L’intuizione dell’esperto è ancora fondamentale nell’integrazione delle complesse analisi fornite dagli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e il futuro impone una sempre maggiore armonizzazione fra 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 (human in the loop)”.
“Questo studio nasce dalla tesi di laurea di Marco Loschiavo – prosegue Fabrizio Argenti, del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Unifi – . 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”.
