Pergaminhos do Vesúvio Revelados por Inteligência Artificial

 

Pesquisadores brasileiros conquistaram o segundo lugar no Vesuvius Challenge 2023, em 5 de fevereiro, um concurso que desafiava a decifração de um pergaminho carbonizado e enterrado durante a erupção do vulcão Vesúvio, na Itália, em 79 d.C.

Os “Papiros de Herculano”, recuperados no século 18 e nomeados após a cidade onde foram descobertos, não podem ser abertos devido ao risco de deterioração irreversível. No entanto, graças à inteligência artificial, aprendizado de máquina e visão computacional, esses pergaminhos puderam ser lidos sem serem desenrolados.

O texto do primeiro papiro, traduzido por papirologistas e decifrado em 60%, é um tratado filosófico epicurista em grego que discute os prazeres da comida e da música. Acredita-se que o texto foi escrito pelo filósofo grego Filodemo.

O prêmio foi concedido à equipe que conseguiu ler uma frase completa, “desenrolar os rolos” e identificar todas as letras. Apenas quatro equipes no mundo desenvolveram um método capaz de revelar as frases dentro dos pergaminhos. A equipe brasileira, juntamente com outras duas, ficou em segundo lugar, cada uma recebendo US$ 50 mil.

A equipe brasileira foi liderada por Elian Rafael Dal Prá, que está em contato com a organização do prêmio do Vesúvio para realizar seu mestrado no IFSC-USP, aprimorando a inteligência artificial para a leitura dos rolos. A equipe também incluiu Leonardo Scabini, pós-doutorando no IFSC-USP, e Sean Johnson, administrador de sistemas norte-americano, entre outros.

Os vencedores do desafio foram Youssef Nader, doutorando na Freie University, Lucas Farritor, estudante de ciência da computação da University of Nebraska e estagiário na Space X, e Julian Schilliger, estudante de robótica do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique. Eles dividiram o grande prêmio de US$ 700 mil.

Todos os competidores receberam imagens dos pergaminhos da organização do prêmio, feitas no acelerador de luz síncrotron Diamond Light Source, na Inglaterra, e também por meio de tomografias de alta resolução, permitindo que montassem suas estratégias de leitura sem danificar o material.

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