マルティン・ルーサー大学ハレ・ヴィッテンベルク（MLU）、ヨハネス・グーテンベルク大学マインツ、マインツ応用科学大学のチームが開発した新しい人工知能ソフトウェアが、判読できない楔形文字を解読できるようになった。写真に依存していたこれまでの手法とは異なり、この AI システムは楔形文字タブレットの 3D モデルを利用しており、従来の手法よりも信頼性の高い結果を提供します。これにより、複数のスライスにわたるコンテンツを比較することによる検索が可能になり、まったく新しい研究課題への道が開かれます。
この新しいアプローチでは、研究者らは、MLU コレクションの約 50 個を含む、約 2,000 個の楔形文字板の 3D モデルを使用しました。このようなタブレットは世界中に約 100 万枚存在すると推定されており、その多くは 5,000 年以上前のものであり、人類の最古の文書記録の 1 つです。それらは買い物リストから裁判所の判決まで幅広い話題をカバーしており、数千年前の人類の過去を垣間見ることができます。しかし、これらの楔形文字板は、言葉が押し込まれた未焼成の粘土の塊であったため、訓練された目でも解読するのが非常に困難になりました。
この問題を解決するために、MLU のヒューバート・マーラ助教授は、3D モデルに基づいた人工知能システムを開発するというアイデアを提案しました。新しいシステムは、以前の方法よりも適切にテキストを復号化しました。原理的には、この AI システムは、テキストの単語や画像を機械可読テキストに変換する光学式文字認識 (OCR) ソフトウェアと同様に機能します。これには多くの利点があり、コンピュータ テキストに変換すると、テキストを読みやすく、検索しやすくなります。
「OCR は通常、写真またはスキャンを使用します。紙や羊皮紙上のインクの場合、これは問題ありません。しかし、楔形文字タブレットの場合、光と視野角が特定の文字の認識に大きく影響する可能性があるため、状況はより複雑になります」と、修士論文の一部としてこの新しい AI システムを開発した MLU のエルンスト・シュテツナー氏は説明します。チームは、3D スキャンやその他のデータを使用して新しい AI ソフトウェアをトレーニングしました。データの多くは、3D モデルを使用した大規模プロジェクトを担当するマインツ応用科学大学から提供されました。
その後、AI システムはチップ上のシンボルを識別することに成功しました。研究者らは、このシステムが写真などの本質的に貧弱な画像素材でもうまく機能することに驚いた。ハラーとマインツの研究者の研究は、これまで比較的独占的だった資料への新たなアクセスを提供し、多くの新しい研究の方向性を切り開きます。現在、両方の言語の記号を確実に識別できるプロトタイプにすぎませんが、合計 12 の楔形文字言語が存在することが知られています。将来的には、このソフトウェアは、墓地にある三次元楔形文字などの破損した碑文の解読にも役立つ可能性があります。