Investigadores de Florida Tech están desarrollando un algoritmo de aprendizaje automático para identificar y digitalizar la enigmática escritura antigua de la civilización del Indo. Considerada una de las tres primeras civilizaciones de la historia mundial, junto con Mesopotamia y Egipto, pero más grande geográficamente que esas dos, ya que se desarrolló a partir del año 3300 a.C. en lo que hoy es Pakistán e India, la civilización del Indo contaba con pesos y medidas uniformes, artesanos expertos, un sistema multifacético de comercio y más de 500 símbolos y signos para comunicarse. Pero los estudiosos llevan décadas debatiendo si esos caracteres corresponden a un lenguaje o son más parecidos a pictogramas, según explica en un comunicado Debasis Mitra, profesor de informática y autor principal de la investigación. Los escritos que está estudiando junto a sus colaboradores pueden ser una serie de símbolos como el equivalente a signos de dólar e imágenes de transacciones comerciales, o esos símbolos pueden ser grafemas, letras individuales o grupos de letras que representan sonidos del habla. El proceso utiliza un sistema de reconocimiento automatizado de escritura (ASR) para extraer secuencias codificadas de grafemas de un conjunto de datos de más de 1.000 fotografías de focas del Indo. Utilizando redes neuronales artificiales de dos etapas, el ASR ha logrado un 88% de éxito en la detección de grafemas. Aún así, el proceso ha sido desafiante. A menudo, el aprendizaje automático se potencia al ingresar grandes cantidades de datos para básicamente entrenar el sistema. En este caso, sin embargo, no hay muchos datos que introducir. Y los datos que hay a veces pueden ser "ruidosos" o estar distorsionados. El equipo quiere seguir perfeccionando su trabajo hasta crear un sistema que permita a los arqueólogos en el campo tomar una fotografía de un texto o símbolo con un teléfono inteligente y enviarla a la base de datos para su digitalización.
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