IT ITUna nuova ricerca, nata dalla collaborazione tra l’Istituto di fisica applicata “Nello Carrara” del CNR, il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Firenze e il Centro Studi CAMNES, ha messo in evidenza un nuovo campo di applicazione per l’Intelligenza Artificiale.
Gli studiosi dell’Università di Firenze e del CNR-Ifac hanno infatti sviluppato un metodo di IA per riconoscere e classificare geroglifici. Non è la prima volta che le IA vengono impiegate per studiare linguaggi non più in uso, ma gli autori dello studio sono riusciti a creare per primi uno strumento semi automatizzato, in grado di leggere e decifrare autonomamente i simboli egizi.
I geroglifici egizi sono segni linguistici complessi, composti da due elementi: il semagramma, ovvero il simbolo grafico che ha un significato legato all’immagine stessa e il fonogramma, ovvero il valore fonetico del simbolo. Data la complessità del linguaggio e la variabilità dei supporti su cui vengono ritrovati, era necessario trovare un metodo che fosse in grado non solo di classificare i singoli ideogrammi, ma anche di sostenere un sistema più sofisticato di riconoscimento e traduzione dei documenti a disposizione.
La soluzione individuata è legata al “Deep Learning”, una branca di Machine Learning che prevede l’uso di un insieme di algoritmi basati su DNN (deep neural networks), ovvero reti neurali profonde. Gli studiosi hanno prima testato delle CNN (Reti neurali convoluzionali) specializzate nel riconoscere immagini e poi si sono dedicati allo sviluppo di Glyphnet, una rete neurale su misura che fosse in grado di identificare e interpretare geroglifici con maggiore accuratezza.
I risultati sono stati eccellenti: Glyphnet apre le porte non solo alla traduzione automatica di antiche fonti egizie ma al più vasto utilizzo delle IA nell’egittologia.
L’applicazione del Deep Learning sta prendendo piede in sempre più settori, dalle traduzioni automatiche alla medicina e alle analisi farmacologiche, permettendo di interpretare documenti in tempo reale, individuare rapidamente tumori nelle Tac o prevedere effetti tossici di sostanze chimiche in alimenti o medicinali.
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fonte:A. Barucci, C. Cucci, M. Franci, M. Loschiavo and F. Argenti, “A Deep Learning Approach to Ancient Egyptian Hieroglyphs Classification,” in IEEE Access, vol. 9, pp. 123438-123447, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3110082.
Marketing Specialist in AIDIA, laureata in Studi Internazionali a Firenze, appassionata di storia, economia e delle cose bizzarre del mondo.
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