Bilim insanları 2 bin yıllık Herculaneum yazmasını açmadan okudu

Herculaneum antik şehrinin yanmış yazmaları, açılmadan ilk kez tam olarak okundu. Yapay zeka ve ileri röntgen (X-ray) teknolojisinin kombinasyonu, 79 yılında Vezüv yanardağının patlama sonucu karbonize olan bu kırılgan belgelerin içeriklerini ortaya çıkarmayı başardı. Bu gelişme, arkeoloji ve dijital görüntü işleme alanında bir ilk olarak kaydedildi.

Yapay Zekanın Antik Metinleri Ortaya Çıkarması

Napoli yakınlarındaki Herculaneum, Vesüv'ün lav ve kül içinde hızla kaplattığı için 2 bin yılı aşkın bir süre boyunca korunmuştur. Bu mumyalanmış ortam, tulumdaki yazmaları neredeyse bütün halde tutmakla birlikte, onları açmanın imkansız hale getirmiştir. Çok ince kağıt katmanları kuru ısıda çıtır çıtır hale gelerek, en hafif dokunuşta parçalanma riski taşımaktadır.

Araştırmacılar, makine öğrenmesi (machine learning) yöntemlerini kullanarak, yazmaların dış yüzeyinde bile görülmeyen mürekkep kalıntılarını algılayan algoritma geliştirdiler. Röntgen teknolojisi, karbonize kağıt içindeki metal parçacıkları tespit ederken, yapay zeka bu görüntüleri metin biçimine dönüştürdü.

Arkeoloji ve Bilim İçin Dönüm Noktası

Bu başarı, yalnızca fiziksel hasarı engellemekle kalmamıştır. Aynı zamanda korunmayan, kaybedilmiş veya erişilmeyecek düşünülen antik yazmaların dijital yoldan kurtarılabileceğini göstermiştir. Herculaneum'daki yazmaların bir kısmı halen açılmamış durumda olup, bu yöntemle gelecekte daha fazla belge çözülebilecektir.

Bu yaklaşım, sadece Herculaneum'la sınırlı değildir. Dünyanın diğer yerlerindeki arkeolojik sahalarda keşfedilen, ancak açılması çok riskli olan antik belgeler için de kullanılabilir.

Teknoloji Nasıl Çalışıyor?

• Yüksek çözünürlüklü röntgen taraması: Yazmaların içindeki metal temelli mürekkep izlerini dedektörler vasıtasıyla görüntüye dönüştürür.
• Yapay zeka eğitimi: Algoritma, önceden bilinen antik yazı karakterlerini öğrenerek yeni metinleri tanır.
• Dijital rekonstrüksiyon: Görüntü işleme yöntemleriyle metin okunabilir hale getirilir.

Bu projeye katılan bilim insanları, yöntemin doğruluk oranını %70 civarında olduğunu belirtmiş; ileri araştırmalarda bu başarı yüzdesinin artırılabileceğini ifade etmişlerdir.