आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मदद से एआई 'अपठनीय' हरकुलेनियम स्क्रॉल को समझता है | विश्व समाचार – टाइम्स ऑफ इंडिया

तीन युवा वैज्ञानिक में भव्य पुरस्कार जीता है वेसुवियस चुनौती के लिए अनुच्छेदों का गूढ़ अर्थ निकालना पहले से अपठनीय हरकुलेनियम स्क्रॉल पर।
लगभग 2,000 साल पहले जब माउंट वेसुवियस में विस्फोट हुआ था तो एक हजार से अधिक स्क्रॉल ज्वालामुखी के मलबे में दब गए थे और ढंक गए थे। वे प्राचीन शहर हरकुलेनियम के एक रोमन विला में एक पुस्तकालय में थे और 1800 के दशक में एक स्थानीय किसान द्वारा खोजे गए थे।
तब से कई लोगों ने प्राचीन पपीरस स्क्रॉल को पढ़ने की कोशिश की है, लेकिन अधिकांश प्रयासों ने दस्तावेजों को नष्ट कर दिया है, जो सदियों से भूमिगत लुढ़के, कार्बोनेटेड और नाजुक थे।
विजेताओं – यूसुफ नादेर, ल्यूक फ़ारिटर और जूलियन शिलिगर – ने स्क्रॉल को खोले बिना चार अनुच्छेदों को पढ़ने का प्रबंधन करके इस चुनौती को पार कर लिया।
वेसुवियस चुनौती जीतना
उन्होंने प्राचीन यूनानी पाठ को पढ़ने के लिए मशीन लर्निंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक रूप, का उपयोग किया। नाडेरी, फ़ारिटर और शिलिंगर ने स्वतंत्र रूप से वेसुवियस स्क्रॉल समुदाय में योगदान दिया और अब $700,000 (€650,000) का भव्य पुरस्कार साझा करते हैं।
उद्देश्य पाठ के चार अंशों को समझना था, प्रत्येक में कम से कम 140 वर्ण थे, जिनमें से कम से कम 85% वर्ण “पुनर्प्राप्ति योग्य” – या पढ़ने योग्य थे।
उनके काम से पता चला है कि विला के तथाकथित दार्शनिक फिलोडेमस के अज्ञात ग्रंथ माने जाते हैं।
पाठ में, फिलोडेमस सौंदर्य, संगीत और भोजन के आनंद के माध्यम से एक अच्छा जीवन जीने के बारे में लिखते हैं। शोधकर्ताओं का कहना है कि यह और ग्रंथों में भविष्य की खोजें उन्हें “शास्त्रीय दुनिया में एक अनूठी खिड़की” प्रदान करेंगी।
हरकुलेनियम स्क्रॉल को पढ़ने के लिए वैज्ञानिकों ने एआई का उपयोग कैसे किया
कंप्यूटेड टोमोग्राफी (सीटी) – या एक्स-रे फोटो – और मशीन-लर्निंग तकनीक का उपयोग करके स्क्रॉल को डिजिटल रूप से “अनरैप” किया गया था।
सबसे पहले, 2023 के अंत में, पुरस्कार आयोजकों ने यूके में ऑक्सफोर्ड के पास डायमंड लाइट सोर्स कण त्वरक पर स्क्रॉल की छवि बनाई थी। इसने स्क्रॉल के उच्च-रिज़ॉल्यूशन सीटी स्कैन का उत्पादन किया।
फिर स्कैन को स्वरों के 3डी वॉल्यूम में बदल दिया गया। वोक्सल्स 3डी पिक्सल हैं, जो वीडियो गेम माइनक्राफ्ट में इस्तेमाल किए गए बिल्डिंग ब्लॉक्स के समान हैं।
दूसरे चरण को विभाजन के रूप में जाना जाता है। उन्होंने 3डी स्कैन में लुढ़के पपीरस की टूटी हुई परतों का पता लगाया। इससे उन्हें छवियों को अनियंत्रित करने, या समतल करने की अनुमति मिली।
और तीसरा चरण पपीरस पर स्याही का पता लगाना था। उन्होंने पपीरस के चपटे खंडों में स्याही के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया।
लेकिन यहीं पर यह बहुत चालाक हो जाता है। मशीन-लर्निंग मॉडल को प्राचीन ग्रीक अक्षरों, ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर), या किसी अन्य भाषा मॉडल को पहचानने के लिए प्रशिक्षित नहीं किया गया था।
इसके बजाय, इसने बस सीटी स्कैन में स्याही के धब्बों का पता लगाया और फिर प्रत्येक व्यक्तिगत स्थान को संयोजित और पुनर्निर्मित किया – और जहां अक्षर दिखाई दिए, वहीं लेखन था।
दशकों का कार्य सफल हो रहा है
पुरस्कार आयोजकों में से एक, केंटुकी विश्वविद्यालय के ब्रेंट सील्स, दशकों से हरकुलेनियम स्क्रॉल को समझने पर काम कर रहे थे। सील्स सीटी स्कैन का उपयोग करने वाले पहले व्यक्ति थे, लेकिन उन्होंने पाया कि स्याही का पता लगाना मुश्किल था क्योंकि इसका घनत्व पपीरस के समान था जिस पर यह लिखा गया था।
लेकिन विकास में गति तब आई जब सील्स, सिलिकॉन वैली के उद्यमी नट फ्रीडमैन और इंजीनियर डैनियल ग्रॉस ने मार्च 2023 में प्रतियोगिता शुरू की।
कुछ ही महीनों में एक सफलता मिली। एक पूर्व भौतिक विज्ञानी, केसी हैण्डमर ने पाठ में एक टूटी हुई बनावट देखी और इसे क्रैकल कहा।
सह-विजेता फ़ारिटर, एक स्नातक छात्र और स्पेसएक्स प्रशिक्षु, ने मशीन-लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए हैंडमर के अवलोकन का उपयोग किया और पहले संपूर्ण प्राचीन ग्रीक शब्द को समझा: ΠΟΡΦΥΡΑϹ, जिसका अर्थ बैंगनी है।
अक्टूबर तक, बर्लिन में मिस्र के पीएचडी छात्र नादेर, पाठ के कुछ कॉलम पढ़ने में सक्षम थे।
स्विस रोबोटिक्स छात्र शिलिंगर, जिन्होंने पहले विभाजन के लिए तीन पुरस्कार जीते थे, ने पेपिरस स्क्रॉल की 3डी-मैपिंग को सक्षम किया।
और 2024 में और भी बहुत कुछ आना बाकी है। अगली वेसुवियस चुनौती वर्ष के अंत तक संपूर्ण कार्य को पढ़ना या स्क्रॉल करना है।