Un celebre esempio di iscrizioni su tavoletta d'argilla, in questo caso dal contenuto noto: in una vera e propria lettera risalente al 2400 a.C. l'alto prelato Lu'enna informa il re di Lagash (forse Urukagina) della morte di suo figlio in combattimento. Tavoletta ritrovata nell'antica Girsu (l'odierna Telloh), oggi conservata nel museo del Louvre.
La decifrazione di documenti quali le antiche tavolette d’argilla con incisi testi in caratteri cuneiformi è un’impresa complicata che può richiedere anni di lavoro, ma un nuovo software basato sull’intelligenza artificiale sviluppato da un team dell’Università Martin Lutero Halle-Wittenberg (MLU), dell’Università Johannes Gutenberg di Magonza e dell’Università di Scienze Applicate di Magonza si è dimostrato efficace nello svolgere questo compito in modo automatico e affidabile.
Il metodo prende in esame modelli tridimensionali delle tavoletteee è in grado di fornire risultati decisamente più accurati affidabili rispetto alle alternative finora in uso, basate su immagini bidimensionali (fotografie). Si possono inoltre in questo modo, creando una sorta di database, confrontare fra di loro i contenuti di più tavolette aprendo la strada a nuove metodologie di studio.
Sono quasi duemila le tavolette finora sottoposte a scansione 3D
Alcuni esemplari risalgono a oltre cinquemila anni fa, sono la più antica testimonianza umana in forma scritta e come ci si aspetterebbe da documenti moderni gli argomenti trattati sono assai vari, come conferma Hubert Mara della MLU: “Su di essi si trova di tutto: dalle liste della spesa alle sentenze dei tribunali. Le tavolette offrono uno sguardo sul passato dell’umanità di diversi millenni or sono. Tuttavia sono fortemente usurate e quindi difficili da decifrare anche per gli esperti.”
“Finora è stato difficile accedere contemporaneamente al contenuto di molte tavolette cuneiformi: bisogna sapere esattamente cosa si sta cercando e dove” spiega Mara. Le difficoltà consistono nella natura stessa delle tavolette, pezzi di argilla cruda su cui è stata impressa la scrittura, all’epoca un sistema molto complesso che includeva inoltre diverse lingue. Affinché si possano riconoscere in modo corretto i simboli servono condizioni di illuminazione ottimali e un variegato bagaglio di conoscenze di base.
Ecco quindi l’idea di sviluppare un software in grado di analizzare i modelli tridimensionali sfruttando le potenzialità dell’intelligenza artificiale: di base funziona come il classico sistema (denominato OCR, Optical Character Recognition) che permette di riconoscere le parole impresse per esempio su un foglio di carta per poter convertire il documento in un formato elettronico utilizzabile.
Digitalizzare i documenti, antichi o moderni, ne permette un agevole consultazione
“L’OCR di solito funziona con fotografie o scansioni.” spiega Ernst Stötzner di MLU che ha collaborato con Mara allo sviluppo del nuovo sistema IA ”Questo non è un problema per l’inchiostro su carta o pergamena. Nel caso delle tavolette cuneiformi, tuttavia, le cose sono più difficili perché la luce e l’angolo di visione influenzano notevolmente la precisione con cui alcuni caratteri possono essere identificati.”
Oltre alle scansioni tridimensionali all’IA sono stati forniti dati aggiuntivi, grazie soprattutto all’Università di Scienze Applicate di Magonza (che sta supervisionando un progetto su larga scala per creare un database di modelli 3D di tavolette di argilla). Successivamente il sistema AI è riuscito a riconoscere in modo affidabile i simboli sulle tavolette: “Siamo rimasti sorpresi nello scoprire che il nostro sistema funziona bene anche con le fotografie, che in realtà sono un materiale di partenza più povero” afferma Stötzner.
Questo nuovo lavoro apre nuove vie per lo studio di una branca della ricerca archeologica finora relativamente limitata persino nel suo ambito già specialistico. Attualmente il software è tarato per interpretare e distinguere in modo affidabile i simboli di solo due delle dodici lingue cuneiformi note, è a tutti gli effetti un prototipo che tuttavia nel prossimo futuro agevolerà l’interpretazione di iscrizioni alterate dal tempo anche in altri ambiti, come le antiche lapidi sottoposte per secoli o millenni agli agenti atmosferici e che presentano incisioni tridimensionali proprio come la scrittura cuneiforme sulle tavolette d’argilla.
Per approfondire: R-CNN based PolygonalWedge Detection Learned from Annotated 3D Renderings and Mapped Photographs of Open Data Cuneiform Tablets, The Eurographics Association (2023)
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