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Centro studi Camnes
Uno studio, frutto della collaborazione tra l’Istituto di fisica applicata “Nello Carrara” del Consiglio nazionale delle ricerche, il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Firenze ed il Centro studi CANNES, ha evidenziato come il “Deep Learning”, che utilizza algoritmi basati su reti neurali per l’analisi delle immagini, possa essere adoperato anche per classificare l’antica scrittura geroglifica egizia, gettando le basi per lo sviluppo di nuovi strumenti a supporto della traduzione di testi.
La ricerca è stata pubblicata sulla rivista IEEE Access.
Nuova luce sulla comprensione dei testi dell’antico Egitto, anche da semplici scatti fotografici, grazie all’utilizzo del “Deep Learning”, che sfrutta algoritmi basati su reti neurali per l’analisi delle immagini.
Geroglifici
L’applicazione dell’intelligenza artificiale permette di classificare in modo automatico -precisone – i geroglifici, indipendentemente dal supporto su cui sono scritti (papiro, pietra, legno).
Tale sperimentazione è oggetto di uno studio pubblicato sulla rivista IEEE Access da Andrea Barucci e Costanza Cucci dell’Istituto di fisica applicata
- “Nello Carrara” del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ifac), Fabrizio Argenti
- Marco Loschiavo del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Firenze
in collaborazione con l’egittologo Massimiliano Franci del Centro Studi CAMNES
Metodi per decifrare i geroglifici
L’applicazione è la testimonianza del felice connubio tra metodologie utilizzate in ambito medico e le scienze umane. “Le tecniche basate sulle reti neurali profonde pervade ormai tutti i campi della conoscenza attraverso immagini biomediche con tecniche tecnologiche .
Noi ci siamo chiesti anche se tale paradigma poteva essere traslato in un ambito apparentemente distante e diverso, come il riconoscimento di simboli antichi.
La nostra esperienza nel campo delle immagini cliniche suggeriva anche che le reti neurali convoluzionali sono strumenti estremamente potenti e versatili.
La ricerca ndimostrava la possibilità della traduzione automatica di antichi documenti egizi,
ma offre nuove prospettive per la risoluzione di questioni aperte quali
- la codifica,
- riconoscimento
- traslitterazione dei segni geroglifici.
L’uso dell’intelligenza artificiale corre in aiuto agli studiosi nell’approfondire diversi aspetti della scrittura.
“La topo-sintassi dei segni geroglifici combinati per formare parole; l’analisi linguistica dei testi; il riconoscimento di segni corrotti, riscritti, cancellati; fino alla possibilità del riconoscimento della scuola dello scriba o alla mano dello scultore”, continua l’egittologo Massimiliano Franci.
“L’intuizione dell’esperto è ancora fondamentale nell’integrazione delle complesse analisi fornite dagli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e il futuro impone una sempre maggiore armonizzazione fra l’analisi informatica e quella umana.
- Il nostro studio
- vuole mettere in luce come gli strumenti di analisi basati sull’AI possano supportare le indagini in campo egittologico, integrandosi col lavoro dell’archeologo (human in the loop)”.
“Questo studio nasce dalla tesi di laurea di Marco Loschiavo.” – prosegue Fabrizio Argenti del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Firenze – “
Punto di vista ingegnieristico
Dal punto di vista ingegneristico
eravamo sicuri delle potenzialità degli strumenti di analisi scelti, tuttavia questo era un banco di prova importante, essendo il tipo di applicazione completamente diverso. Abbiamo voluto esplorare un ambito di ricerca nuovo, che si è rivelato estremamente interessante e promettente”. Il Cnr-Ifac ha nelle sue radici e nelle sue competenze un carattere altamente multidisciplinare.
“Nel facilitare lo scambio e la cross-fertilizzazione fra campi di ricerca diversi, come è successo per questo lavoro, sono state unite
- competenze di egittologia
- , ingegneria informatica
- e fisica applicata”, aggiunge Costanza Cucci esperta in analisi di dati in ambito Beni Culturali. “
La speranza”, conclude Barucci, “è che questo primo studio apra la strada verso una stabile collaborazione fra le comunità che si occupano di archeologia e di intelligenza artificiale, per creare nuovi strumenti che facilitino il lavoro degli studiosi delle scritture delle antiche civiltà”.
