Presentamos el primer modelo para contextualizar inscripciones antiguas, diseñado para ayudar a los historiadores a interpretar, atribuir y restaurar mejor textos fragmentarios.
La escritura estaba en todas partes del mundo romano: grabada en todo, desde monumentos imperiales hasta objetos cotidianos. Desde graffitis políticos, poemas de amor y epitafios hasta transacciones comerciales, invitaciones de cumpleaños y hechizos mágicos, las inscripciones ofrecen a los historiadores modernos una rica visión de la diversidad de la vida cotidiana en el mundo romano.
A menudo, estos textos están fragmentados, desgastados o deliberadamente desfigurados. Restaurarlos, fecharlos y ubicarlos es casi imposible sin información contextual, especialmente cuando se comparan inscripciones similares.
Hoy publicamos un artículo en Nature que presenta a Eneas, el primer modelo de inteligencia artificial (IA) para contextualizar inscripciones antiguas.
Cuando trabajan con inscripciones antiguas, los historiadores tradicionalmente confían en su experiencia y recursos especializados para identificar “paralelos”, que son textos que comparten similitudes en redacción, sintaxis, fórmulas estandarizadas o procedencia.
Eneas acelera enormemente este trabajo complejo y que requiere mucho tiempo. Razona a través de miles de inscripciones en latín, recuperando paralelos textuales y contextuales en segundos que permiten a los historiadores interpretar y desarrollar los hallazgos del modelo.