Prima di procedere
Nell'Impero Romano, la scrittura era onnipresente: dalle monumentali opere architettoniche agli oggetti di uso quotidiano. Le iscrizioni variavano da graffiti politici a poesie d'amore, passando per epitaffi, registri commerciali, inviti a feste e persino incantesimi magici. Questi testi forniscono agli storici moderni un'occasione unica per esplorare la vita quotidiana dell'antichità. Tuttavia, molti di essi sono danneggiati, cancellati o intenzionalmente distrutti, rendendo difficoltoso il loro recupero, datazione e attribuzione senza dati supplementari.
Un team di ricercatori ha presentato una soluzione rivoluzionaria nel Journal Nature—l'intelligenza artificiale Aeneas, la prima al mondo capace di analizzare e contestualizzare le antiche iscrizioni. Sviluppato insieme all'Università di Nottingham con il contributo di specialisti dell'Università di Warwick, dell'Università di Oxford e dell'Università di Economia e Commercio di Atene (AUEB), questo strumento apre nuovi orizzonti nello studio dell'epigrafia latina.
Tradizionalmente, gli storici si affidavano alla propria esperienza e a risorse specializzate per il reperimento di 'paralleli testuali'—iscrizioni simili per formulazioni, sintassi o luogo di ritrovamento. Tale analisi manuale poteva richiedere settimane o addirittura mesi. Aeneas accelera questo processo a pochi secondi, analizzando migliaia di registrazioni e individuando connessioni che aiutano gli studiosi a interpretare più accuratamente i frammenti. Questo AI prende il nome da Enea, l'eroe mitologico, e rappresenta un'evoluzione della precedente sistema Ithaca, progettata per il restauro, la datazione e la localizzazione delle iscrizioni greche antiche.
Aeneas va oltre: non solo ripristina i testi danneggiati, ma li inserisce nel contesto storico, aiutando i ricercatori a trarre conclusioni più profonde sul passato. Le principali capacità di Aeneas includono la trasformazione di ogni iscrizione in una sorta di 'impronta storica', rivelando connessioni profonde tra i testi. A differenza delle precedenti soluzioni, Aeneas è in grado di determinare l'origine di un'iscrizione analizzando non solo il testo, ma anche l'immagine dell'oggetto su cui è incisa.
Inoltre, per la prima volta, è capace di recuperare lacune nel testo, anche se il numero dei simboli mancanti è sconosciuto—un aspetto critico per il lavoro con materiali fortemente danneggiati. Aeneas si avvale di una rete neurale multimodale che elabora sia il testo che l'immagine dell'artefatto. Per il suo addestramento, i ricercatori hanno combinato dati dalle principali basi epigrafiche, inclusi Epigraphic Database Roma (EDR), Epigraphic Database Heidelberg (EDH) e Epigraphic Database Clauss Slaby (EDCS-ELT), creando un insieme unico di Latin Epigraphic Dataset (LED) con oltre 176.000 iscrizioni latine.
Durante i test, il modello ha dimostrato un'accuratezza del 73% nel recupero delle lacune fino a 10 simboli e del 58% anche quando la lunghezza del frammento mancante era sconosciuta. Nella localizzazione delle iscrizioni, Aeneas ha identificato correttamente una delle 62 province romane nel 72% dei casi, mentre nella datazione il suo margine di errore era di soli 13 anni rispetto alle stime degli storici.
Uno degli esempi più notevoli riguarda l'analisi del Res Gestae Divi Augusti, l'autobiografia dell'imperatore Augusto, la cui datazione è stata oggetto di dibattito per decenni. Aeneas non solo ha identificato due picchi cronologici (intorno al 10-1 a.C. e al 10-20 d.C.), ma ha anche collegato il testo con altri documenti dell'epoca, mostrando come l'ideologia imperiale fosse riflessa in diverse fonti.
Per valutare l'efficacia di Aeneas, 23 storici hanno testato il sistema. I risultati hanno dimostrato che la combinazione di conoscenze esperte e suggerimenti AI migliora significativamente l'accuratezza dell'interpretazione. Uno dei partecipanti ha osservato: 'Le paralleli trovate da Aeneas hanno completamente cambiato la mia percezione dell'iscrizione. Il modello ha scoperto dettagli che sono diventati chiave per il suo recupero e datazione'.
Per una diffusione più ampia, gli sviluppatori hanno lanciato una versione interattiva gratuita di Aeneas, accessibile a ricercatori, studenti e lavoratori museali. Il codice e i dati del modello sono pubblicati in open access, permettendo di adattarlo per il lavoro con altri antichi lingue e supporti, come papiri o monete. Parallelamente, il team ha aggiornato il sistema Ithaca per le iscrizioni greche, aggiungendo le funzionalità di Aeneas.
Sono state sviluppate anche programmi didattici per integrare questi strumenti nell'istruzione nell'ambito delle iniziative UE e UNESCO per lo sviluppo delle competenze digitali. Questo progresso nell'intelligenza artificiale apre una nuova era nello studio dell'antichità, consentendo agli studiosi di decifrare i messaggi lasciati dalle antiche civiltà con maggiore rapidità e precisione.
