Un grupo interdisciplinar de investigadores ha desarrollado una herramienta, nombrada Ithaca, que utiliza la inteligencia artificial para realizar la restauración de textos antiguos con una notable precisión.

Ithaca funciona mediante una red neuronal profunda: se trata de modelos computacionales basados en inteligencia artificial con capacidad de aprendizaje; que al ser dotadas de una amplia base de datos y unos inputs a analizar (en este caso, textos incompletos), calculan un resultado (una propuesta de texto completo) y el porcentaje de probabilidad de que este sea correcto. El estudio completo ha sido publicado en Nature.

La restauración de textos antiguos es una de las herramientas principales con las que trabajan los arqueólogos para conocer el pasado. Sin embargo, este proceso es a menudo lento y complicado porque muchas inscripciones se encuentran incompletas o dañadas. El caso de interpretación más famoso de textos antiguos es el de la piedra de Rosetta, pero existen muchos más.

En el caso de Ithaca, las pruebas efectuadas con textos ya descifrados han mostrado que la herramienta alcanza un 62 por ciento de precisión en la restauración del mensaje completo, con una exactitud del 71 por ciento para identificar la posición original de los fragmentos individuales y un margen de error de solo 30 años en la datación de las fechas. 

Aunque puedan parecer porcentajes no tan altos, la herramienta no está pensada para funcionar por sí misma sino para acelerar el trabajo de los investigadores, sobre todo en las fases iniciales.

El propósito principal para el que se ha desarrollado Ithaca es, precisamente, acelerar la restauración y atribución de textos descubiertos recientemente. 

Con este objetivo en mente, los desarrolladores afirman que han trabajado con Google para lanzar una versión gratuita de Ithaca con un modelo ya “entrenado” con textos descifrados. Esto pondría la herramienta a disposición no solo de investigadores, sino otras personas e instituciones que podrían beneficiarse de ella, como profesorado y museos.