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Publicado el 26 de abril de 2021

Los Rollos del Mar Muerto: Un Análisis desde la Perspectiva de la IA

Un análisis con Inteligencia Artificial (IA) habría determinado que el rollo de Isaías habría sido escrito por dos escribas ¿Podría la IA determinar características de la antigua cultura de los escribas de la Biblia?

Los Rollos del Mar muerto son un hallazgo arqueológico importante en varios aspectos, tanto desde lo arqueológico como de lo religioso. Un grupo de investigadores analizó con Inteligencia Artificial el Pergamino de Isaías, uno de los resultados habría determinado que el rollo habría sido escrito por dos personas que podrían tener algún parentesco o relación cercana.

La Paleografía es la disciplina que estudia las escrituras antiguas, entre otras actividades, descifra, data, y clasifica los escritos en papiros antiguos. Los investigadores Mladen Popović (historiador y teólogo), Maruf A. Dhali, y Lambert Schomaker utilizaron IA para el reconocimiento de patrones y estudiar las escrituras del rollo de Isaías encontrado en el mar muerto. El objetivo inicial fue determinar si las pequeñas diferencias en la escritura serían variaciones de la misma persona, o si serían escrituras similares de varias personas.

Manuscritos Mar Muerto

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El primer análisis del pergamino, formado por 54 columnas, encontró que existirían características diferentes que separa las escrituras entre las columnas 27 y 28. En la Figura  1 se observa cómo el algoritmo utilizado clasificó características en dos secciones, la sección coloreada con verde conteniendo las columnas 1 a 27, mientras que la sección coloreada con rojo compuesta por las columnas 28 en adelante. Fueron varios los análisis realizados que arribarían en la misma conclusión, el Rollo de Isaías habría sido escrito por dos personas.

MarMuerto.Fig1

Fig 1. Adjoined (Hinge+Fraglet) feature plot (using PCA) of the full column images of 1QIsaa (red: Columns 1–27; green: Column 28–54) with added noise (three random elastic ‘rubber-sheet’ transforms).

La conclusión se estableció luego de varios procesos:

  • Selección del conjunto de datos y técnicas de pre procesamiento de imágenes
  • Análisis de características de textura mediante técnicas de reconocimiento de patrones
  • Análisis de características alográficas utilizando redes neuronales artificiales y una combinación de las mismas
  • Análisis de segundo nivel utilizando una característica de forma diferente y realizando una evaluación estadística de la calidad del análisis primario
  • Finalmente, un análisis visual post-hoc de tercer nivel

Seleccionaron un símbolo que aparece en más de 5000 lugares del pergamino, agruparon todos los usos de la letra hebrea aleph . Se utilizó “Deep Learning” (técnicas de aprendizaje profundo en Inteligencia Artificial) con variaciones ajustadas para el estudio.

Finalmente los autores del trabajo indican que hay tres aspectos que podrían alterar los resultados pero manera mínima, la degradación del material, las herramientas de escritura, la deposición de tinta y las condiciones de escritura, así también como las limitaciones en la extracción de caracteres.

Heatmap

“Mapa de calor” de un simbolo promedio normalizado, Credito : Artificial intelligence based writer identification generates new evidence for the unknown scribes of the Dead Sea Scrolls exemplified by the Great Isaiah Scroll (1QIsaa) Mladen Popović Maruf A. Dhali Lambert Schomaker.

Adaptado del artículo:

  • Mladen Popović, Maruf A. Dhali, and Lambert Schomaker (2021) «Artificial intelligence based writer identification generates new evidence for the unknown scribes of the Dead Sea Scrolls exemplified by the Great Isaiah Scroll (1QIsa)«. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249769

Información Complementaria:

  • http://dss.collections.imj.org.il/isaiah: es un proyecto dentro de cuyos objetivos se encuentra la digitalización de las escrituras antiguas. En su sitio web se pueden apreciar las 54 páginas digitalizadas del Rollo de Isaías.
Ulises Rapallini

Adaptado por Rapallini Ulises M. A.

Email: ulises.rapallini@gmail.com

IEEE CIS Argentina

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