La nueva IA de Google DeepMind puede ayudar a los historiadores a entender inscripciones antiguas

A lo largo de la historia, los investigadores enfrentaron enormes desafíos para descifrar inscripciones antiguas dañadas, fragmentadas o ilegibles, que alguna vez formaron parte del vasto mundo romano. Frente a este impedimento, Google DeepMind presentó Aeneas, una innovadora inteligencia artificial diseñada para asistir a historiadores y académicos en el estudio de inscripciones latinas.

Este sistema, ya disponible como software de código abierto para la comunidad educativa y de investigación, promete transformar el acercamiento a textos grabados en piedra, facilitando la reconstrucción y contextualización de fragmentos históricos mediante tecnología avanzada. El medio MIT Technology Review informó que Aeneas no solo acelera el trabajo de especialistas, sino que también ofrece nuevas herramientas para comprender el contexto y origen de estos vestigios.

Funcionamiento de Aeneas: precisión en el análisis epigráfico

La herramienta permite analizar inscripciones latinas a partir de transcripciones incompletas y escaneos de imágenes originales. Aeneas recibe fragmentos de texto e imágenes digitalizadas, con lo que puede sugerir fechas y lugares de origen, además de proponer reconstrucciones de partes faltantes.

Por ejemplo, ante una losa dañada con la frase “… us populusque Romanus”, la IA puede completar la expresión como “Senatus populusque Romanus” (“El Senado y el pueblo de Roma”).

El sistema compara de forma automática los textos con una base de datos de casi 150.000 inscripciones latinas, procedentes de regiones como la actual Gran Bretaña e Irak. Esta capacidad enriquece el proceso de contextualización y análisis, al identificar paralelismos, frases recurrentes y analogías históricas.

En un mismo sentido, el avance con Aeneas amplía así la funcionalidad de Ithaca, una herramienta previa de Google DeepMind para inscripciones griegas, con nuevas prestaciones orientadas a las necesidades de la epigrafía latina.

Retos y logros en el entrenamiento de inteligencia artificial

Desarrollar Aeneas implicó crear un conjunto de datos especializado, compuesto por miles de inscripciones e imágenes digitalizadas. Aunque la cifra es considerable (150.000), representa solo una fracción muy pequeña en comparación con los datos empleados para entrenar modelos generalistas como Gemini.

La escasez de inscripciones antiguas de calidad obligó a los investigadores a diseñar soluciones hechas a medida para este campo. El equipo de Google DeepMind explicó que la falta de muestras impide emplear modelos generalistas de inteligencia artificial. Por ello, Aeneas se concibió como una herramienta específica, adaptada a las particularidades del estudio epigráfico.

Resultados en pruebas prácticas: el caso del Monumentum Ancyranum

El equipo realizó pruebas con 23 historiadores, quienes trabajaron con y sin la herramienta para analizar inscripciones previamente datadas. Los resultados publicados en la revista Nature, mostraron que Aeneas estimuló nuevas ideas de investigación en el 90% de los casos y mejoró la precisión en la determinación de la procedencia temporal y geográfica.

Entre los estudios de validación destaca la aplicación de Aeneas al Monumentum Ancyranum, una célebre inscripción de un templo en Ankara, Turquía. De acuerdo con lo difundido en MIT Technology Review, la IA ofreció estimaciones y paralelismos acordes con análisis profesionales previos, lo que demostró un nivel de detalle similar al de un historiador experimentado. “Eso fue asombroso”, expresó Thea Sommerschield, epigrafista de la Universidad de Nottingham e integrante del equipo de Aeneas.

Perspectivas y límites según expertos

Aunque los resultados son prometedores, los especialistas aclaran que Aeneas no sustituye el trabajo interpretativo del historiador. La IA no intenta deducir el significado de los textos ni interpreta inscripciones recién descubiertas por sí sola.

Yannis Assael, investigador del equipo de Google DeepMind y responsable del proyecto recientemente lanzado, explicó que el objetivo es “crear una herramienta que se integre en el flujo de trabajo del historiador”.

Por su parte, Kathleen Coleman, profesora de estudios clásicos en la Universidad de Harvard, advirtió sobre los límites de la herramienta en el análisis de inscripciones menos conocidas. La especialista Coleman recordó que el Monumentum Ancyranum es ampliamente estudiado en la epigrafía, lo que plantea retos para la IA en contextos menos documentados.

Por su parte, la epigrafista Sommerschield valoró la utilidad de Aeneas como generador de hipótesis y punto de partida para los investigadores, al ahorrar tiempo en la búsqueda manual de paralelismos y permitir que los especialistas se enfoquen en la interpretación contextual.

Acceso y aplicaciones educativas de Aeneas

Google DeepMind hizo posible el uso libre de Aeneas entre docentes, estudiantes, museos y académicos interesados en la epigrafía latina. La herramienta se integra ya en escuelas belgas, en colaboración con el grupo de desarrollo, lo que abre oportunidades educativas para el estudio y divulgación del patrimonio.

“Tener a Aeneas a tu lado mientras estás en el museo o en el sitio arqueológico donde se acaba de encontrar una nueva inscripción, ese es nuestro escenario soñado”, afirmó Sommerschield, sobre el principal objetivo del sistema. Es así que futuro de Aeneas contempla su empleo en museos y yacimientos arqueológicos, donde podría servir en el análisis inmediato de inscripciones recién encontradas.

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