Научниците нудат награда од 250.000 долари за секој кој може да прочита 2.000 години стари ракописи кои биле карбонизирани за време на ерупцијата на вулканот Везув.
Споменатата ерупција ја уништила Помпеја во 79 н.е., а стотици текстови од библиотеката во Херкуланеум биле закопани и карбонизирани. Ракописите се појавиле во 1752 година во вила во близина на Неаполскиот залив, за која некогаш се верувало дека му припаѓале на свекорот на Јулиј Цезар, но нивната содржина останала мистерија, бидејќи научниците сметале дека се премногу кревки за да се отворат.
Сепак, тим од научници сега започна натпревар, откако покажа дека систем за вештачка интелигенција може да извлече букви и симболи од слики со рендгенски зраци со висока резолуција на документи. Тој алгоритам за машинско учење е обучен да го чита мастилото на површината и скриените слоеви на неотворени свитоци.
Покажавме како може да се читаат свитоците на Херкуланеум. Ова ни дава можност да откриеме 50, 70, можеби 80 проценти од целата колекција. Изградивме брод. Сега сакаме сите да дојдат и да пловат со нас, изјави професорот Брент Силс за британскиот весник „Гардијан“. Силс е водач на истражувањето во кое вештачката интелигенција била користена за читање на свитоците и компјутерски научник од Универзитетот во Кентаки.
Научниците го објавуваат софтверот што го користеле, плус илјадници 3D рендгенски слики од два неотворени карбонизирани свитоци и три фрагменти од папирус за да им помогнат на другите да ги дешифрираат документите. Тие се надеваат дека научните тимови од целиот свет можат да им помогнат да го подобрат софтверот за вештачка интелигенција и да ја постигнат својата цел.
Имаме натпревар за да можеме да ја зголемиме нашата способност да извлекуваме се повеќе и повеќе текст, рече Силс.
Секоја научна група ќе се натпреварува за награда од 150.000 долари. Овие пари ќе му бидат дадени на лицето кое прво ќе прочита четири пасуси текст од внатрешните слоеви на свитоците пред крајот на 2023 година. Дополнителни награди од 100.000 долари ќе добијат и оние кои ќе можат да го детектираат мастилото на свитоците од 3D рендгенските снимки.
