Tradotti in una frazione di secondo
Firenze. Un’applicazione di algoritmi basati su reti neurali per analizzare immagini permette di tradurre in tempi impensabili i geroglifici egizi offrendo “nuove prospettive per la codifica, il riconoscimento e la translitterazione”.
Lo sostiene il Cnr a proposito di una ricerca cui hanno partecipato l’Istituto di fisica applicata Nello Carrara-Ifac del Cnr, il Dipartimento di Ingegneria dell’informazione dell’Università di Firenze, il Center for Ancient Mediterranean and Near Eastern Studies (Camnes).
Andrea Barucci, fisico di Ifac, spiega: “Usiamo una classe di algoritmi chiamati reti neurali che si ispirano alla mente umana imparando dai dati che vengono loro mostrati. La rete si chiama Glypnet e le abbiamo mostrato 6milageroglifici, li identifica tutti anche se sciupati, riconosce i simboli, apprende le differenze. Glyphet può classificare e tradurre in una frazione di secondo un documento che a un egittologo richiede tempi enormi. Se Glyphnet vede una parete con un milione di geroglifici, li identifica tutti e indica dove stanno e permetterà anche di arrivare a vedere la mano dello scriba. In medicina questa tecnica si usa per identificare zone malate rispetto alle sane.”
Massimiliano Franci del Camnes, ha collaborato come egittologo: “L’applicazione più evidente si ha quando abbiamo segni non leggibili, l’intelligenza artificiale elabora ipotesi in modo estremamente veloce, molto utili per casi dubbi o difficoltosi, che poi vanno vagliate dagli egittologi. Non sostituirà il loro mestiere.”
Lo studio è scaturito da una tesi di laurea di Marco Loschiavo che ha partecipato alla ricerca come Costanza Cucci e Fabrizio Argenti.
Fonte: Stefano Milano – Il giornale dell’Arte – Dicembre 2021
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