
Resultados de muestra: alineación de los prototipos (primera fila) con las imágenes cuneiformes de destino (segunda fila). Los resultados se ilustran tanto después de la alineación global (tercera fila) como después del refinamiento (fila inferior)
Investigadores consiguen descifrar la escritura cuneiforme con la ayuda de la inteligencia artificial
Gracias a esta herramienta, denominada ProtoSnap, los expertos en la historia de Oriente Medio podrán interpretar con mayor precisión los textos inscritos en tablillas de arcilla
Investigadores de la Universidad de Cornell y la Universidad de Tel Aviv han desarrollado un innovador sistema de inteligencia artificial que facilita la identificación y reproducción de caracteres cuneiformes, uno de los sistemas de escritura más antiguos de la humanidad. Gracias a esta herramienta, denominada ProtoSnap, los expertos en la historia de Oriente Medio podrán interpretar con mayor precisión los textos inscritos en tablillas de arcilla.
El cuneiforme, junto con los jeroglíficos egipcios, representa una de las primeras manifestaciones escritas conocidas. Su complejidad radica en la existencia de más de mil caracteres, cuya morfología varía en función del periodo histórico, la región e incluso el estilo del escriba. Estas particularidades han dificultado durante siglos su estudio y traducción.
La metodología propuesta por los investigadores emplea un modelo de inteligencia artificial generativa que compara cada signo impreso en las tablillas con un prototipo ideal del carácter. Mediante un proceso de ajuste preciso, ProtoSnap logra alinear ambas versiones y reconstruir fielmente los signos, permitiendo no solo la reproducción digital de los textos originales, sino también su interpretación automatizada.
«El estudio de las escrituras antiguas presenta una enorme variabilidad en la forma de los caracteres», explica Hadar Averbuch-Elor, profesora adjunta de informática en Cornell y líder del proyecto. «Incluso dentro de un mismo signo, los cambios a lo largo del tiempo pueden ser significativos, lo que hace que su identificación automática sea un desafío considerable».Este avance tecnológico cobra especial relevancia si se tiene en cuenta que en la actualidad existen aproximadamente 500.000 tablillas cuneiformes conservadas en museos y colecciones privadas. Sin embargo, solo una pequeña fracción ha sido traducida y publicada, en parte debido a la escasez de especialistas en la materia y a la dificultad del proceso de lectura.
El sistema ProtoSnap emplea un modelo de difusión, una tecnología comúnmente utilizada en inteligencia artificial para la generación de imágenes, con el objetivo de calcular la similitud entre los píxeles de un carácter registrado en una tablilla y su versión prototípica. Esta comparación permite un ajuste preciso de la imagen, lo que facilita su transcripción automática a texto legible.
El proyecto también plantea aplicaciones futuras, como la mejora en los sistemas de reconocimiento óptico de caracteres, que podrían entrenarse con los datos obtenidos por ProtoSnap para agilizar la lectura de tablillas aún no estudiadas. Las pruebas realizadas han demostrado que los modelos de IA entrenados con esta tecnología ofrecen resultados notablemente superiores a los sistemas tradicionales de transcripción de escritura cuneiforme.
Según Yoram Cohen, profesor de arqueología de la Universidad de Tel Aviv y coautor del estudio, la herramienta permitirá un análisis comparativo a gran escala de inscripciones procedentes de diferentes épocas y regiones. «Nuestro objetivo es multiplicar exponencialmente la cantidad de fuentes antiguas disponibles, lo que nos dará una visión más profunda y cuantificable de la sociedad mesopotámica en aspectos como la religión, la economía, la vida social y la legislación».
Los resultados de esta investigación serán presentados el próximo mes de abril en la Conferencia Internacional sobre Representaciones del Aprendizaje (ICLR), donde Rachel Mikulinsky, estudiante de maestría en la Universidad de Tel Aviv y coautora del estudio, expondrá los avances logrados con ProtoSnap.