Trong cuộc khai quật tại địa điểm từng là thị trấn Herculaneum của La Mã cổ đại vào thế kỷ 18, các nhà khảo cổ đã tìm thấy một cuộn giấy gần 2.000 tuổi bị chôn vùi dưới đống tro bụi đất đá sau khi núi lửa Vesuvius phun trào.
Theo các chuyên gia, cuộn giấy này được phát hiện khi các công nhân tìm thấy tàn tích của một biệt thự sang trọng được cho là có thể thuộc về Lucius Calpurnius Piso Caesoninus, bố vợ của hoàng đế La Mã Julius Caesar.
Sau khi tìm thấy, các chuyên gia chưa dám mở cuộn giấy gần 2.000 tuổi vì sợ làm ảnh hưởng tới chất lượng của cổ vật. Thông qua việc dùng trí tuệ nhân tạo (AI), các chuyên gia có thể giải mã các văn tự cổ trên cuộn giấy trên mà không cần tác động vật lý.
Cụ thể, các chuyên gia thuộc Đại học Kentucky (Mỹ) đã phát động "Thử thách Vesuvius" vào tháng 3 vừa qua và công bố hàng nghìn hình ảnh X-quang của các cuộn giấy Herculaneum bị đốt cháy hoặc bị carbon hóa. Thêm nữa, họ cung cấp một phần mềm trí tuệ nhân tạo chưa qua đào tạo có thể được sử dụng để diễn giải các bản quét.
Luke Farritor - sinh viên khoa học máy tính tại Đại học Nebraska-Lincoln và Youssef Nader - sinh viên tốt nghiệp ngành robot sinh học tại Đại học Tự do Berlin ở Đức đã sử dụng AI và có phát hiện quan trọng về cuộn giấy trên.
Sinh viên Farritor và Nader đều độc lập xác định từ "πορϕυρας" (hoặc "porphyras" trong tiếng Hy Lạp hiện đại) có nghĩa là "màu tím”, khiến nó trở thành từ đầy đủ đầu tiên được giải mã từ các tập lệnh bằng phần mềm AI.
Tại La Mã cổ đại, màu tím là màu quan trọng, thường tượng trưng cho sự giàu có và địa vị. Vì vậy, giới nghiên cứu cho rằng từ này có thể đề cập đến áo choàng hoặc cấp bậc mặc dù cần phải phân tích sâu hơn về cuộn giấy để có câu trả lời chắc chắn.
Sinh viên Farritor đã đào tạo một mô hình học máy theo các mẫu “vết nứt” được xác định trên cuộn giấy như những nét mực. Khi AI phát hiện ra nhiều vết nứt và nét mực hơn, chúng trở thành dữ liệu để đào tạo AI giải mã văn tự được viết trên cuộn giấy.
Tương tự, sinh viên Nader dùng phương pháp học máy nhưng huấn luyện AI bằng các hình dạng trông giống như các chữ cái trong hình ảnh được cung cấp. Công nghệ học máy đã giúp AI xác định các mẫu ký tự từ hình dạng của chúng.
Khi đủ dữ liệu đào tạo, các công cụ AI có thể giúp các chuyên gia phát hiện những thay đổi rất nhỏ về kết cấu trong hình ảnh X-quang, làm lộ ra những nét mực mà mắt người không nhìn thấy được. Các chuyên gia hy vọng với sự phát triển của AI và các công nghệ mới sẽ sớm giải mã toàn bộ nội dung trên cuộn giấy gần 2.000 tuổi.
