Seorang mahasiswa berusia 21 tahun mengungkap misteri gulungan berusia 2.000 tahun: menciptakan kembali kata-kata "menghilang" dengan AI dan memenangkan $ 40.000

Penulis: Yan Yimi

Sumber: Academic Headlines

Gulungan kuno yang “menghilang” lebih dari 2.000 tahun yang lalu sekarang direproduksi oleh AI.

Baru-baru ini, seorang mahasiswa ilmu komputer berusia 21 tahun menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk menemukan kata pertama dalam gulungan Herculaneum yang belum dibuka. **

Dia adalah Luke Farritor dari University of Nebraska-Lincoln, yang mengembangkan algoritma pembelajaran mesin yang dapat mendeteksi huruf Yunani pada papirus gulung, termasuk πορphiυρας (porphyras), yang berarti “ungu.”

Luke memenangkan hadiah First Letters senilai $40.000 karena berhasil menguraikan dan membaca lebih dari 10 karakter di area seluas 4 sentimeter persegi dengan melatih jaringan saraf dan menyorot tinta menggunakan perbedaan tekstur permukaan skala kecil yang halus. **

Pengajuan pertama Luke Farritor

Federica Nicolardi, seorang papirus di University of Naples di Italia dan anggota komite akademik yang meninjau penelitian Farritor, mengatakan: "Saya terkejut ketika saya melihat gambar pertama, saya benar-benar bisa melihat sesuatu dari bagian dalam gulungan. "**

Gulungan Herculaneum, gulungan kuno yang disimpan di perpustakaan pribadi dekat Pompeii, terkubur dan dikarbonisasi oleh letusan Gunung Vesuvius pada tahun 79 Masehi. Selama hampir 2.000 tahun, satu-satunya perpustakaan kuno yang masih hidup telah terkubur di bawah lumpur vulkanik 20 meter di bawah tanah. Pada abad ke-18, mereka digali dan, ** sementara diawetkan sampai batas tertentu, sangat rapuh dan bisa berubah menjadi debu jika tidak ditangani dengan benar.

**Bagaimana cara membaca gulungan yang tidak mau terbuka? Pertanyaan ini tetap tidak terjawab selama ratusan tahun. **

Pada tahun 2019, Profesor Brent Seales dari EduceLab Universitas Kentucky mencitrakan Gulungan Herculaneum dalam akselerator partikel, menghasilkan CT scan 3D dengan resolusi hingga 4 μm. Timnya juga memindai dan memotret fragmen gulungan terpisah dengan tinta yang terlihat, memberikan dataset ground-real. Mahasiswa pascasarjana Profesor Seales, Stephen Parsons, bekerja untuk menggunakan model pembelajaran mesin untuk mendeteksi tinta dari CT scan, dan berhasil pada fragmen terpisah.

Latih model pembelajaran mesin pada data dunia nyata dari fragmen yang terisolasi (Sumber: tesis PhD Stephen Parsons)

Keberhasilan ini menarik perhatian pengusaha teknologi Nat Friedman dan Daniel Gros, yang meluncurkan Tantangan Vesuvius untuk mempercepat kemajuan ini. **Mereka meluncurkan kompetisi terbuka pada Maret 2023 dengan beberapa penghargaan yang lebih kecil untuk pengembangan alat dan teknologi sumber terbuka selain hadiah utama $700.000.

Kemudian, sekelompok kecil peneliti mulai menggunakan alat yang awalnya dibangun oleh EduceLab dan ditingkatkan oleh komunitas untuk menggambar struktur 3D gulungan. Pada bulan Juli tahun ini, ratusan sentimeter persegi gulungan telah dibagi dan “hampir rata.”

Pada awal Agustus, mantan pendiri startup JPL Casey Handmer menulis sebuah posting blog tentang menemukan “pola retak” yang tampak seperti tinta. Casey adalah orang pertama dalam 2000 tahun yang menemukan tinta dan surat dalam gulungan yang belum dibuka.

Gambar | Anotasi menunjukkan posisi tinta (Sumber: posting blog Casey)

Luke Farritor, seorang mahasiswa dan magang musim panas SpaceX, mendengar tentang Tantangan Vesuvius dari wawancara podcast Dwarkesh Patel dengan Nat.

Pola retak yang dia lihat di Casey dibahas di Discord dan mulai melatih model pembelajaran mesin tentang pola retakan larut malam. Dengan setiap retakan baru yang ditemukan, model ditingkatkan dan lebih banyak retakan dapat terungkap pada gulungan.

Luke menemukan lusinan goresan tinta serta beberapa huruf lengkap yang bisa dia beri label dan gunakan sebagai data pelatihan. Segera setelah itu, gulungan itu mengungkapkan tanda retakan yang tidak terlihat dengan mata telanjang. Segera, jejak-jejak ini mulai membentuk petunjuk huruf dan kata-kata yang sebenarnya.

Sementara itu, kontestan lain, Youssef Nader, seorang mahasiswa pascasarjana biorobotika Mesir di Berlin, mengambil pendekatan yang berbeda. Termotivasi oleh penemuan Casey dan Luke, ia menyaring pemenang Penghargaan Inspeksi Tinta di Kaggle, yang berfokus pada peningkatan pendekatan pembelajaran mesin Stephen Parsons terhadap fragmen yang terisolasi. Dia menggunakan teknik transfer domain untuk mengadaptasi model-model ini ke gulungan: pra-pelatihan tanpa pengawasan pada data gulungan, diikuti dengan menyempurnakan label fragmen.

Dia mengajukan ide untuk Hadiah Tindak Lanjut Pendeteksian Tinta dan memenangkan hadiah kecil. Beberapa minggu kemudian, Youssef menyerahkan karyanya ke First Letter Award. Dia melihat hasil awal yang dibagikan Luke di Twitter dan Discord dan memutuskan untuk fokus pada area yang sama di gulungan.

Penyerahan terakhir Youssef Nader

Meskipun dia tidak mengandalkan Casey untuk menemukan retakan secara manual, dia berhasil menemukan beberapa huruf melalui model kompetisi Kaggle yang dimodifikasi. Dia kemudian membubuhi keterangan apa yang tampak seperti huruf dalam data label.

Tim segmentasi dan kontestan terus membuat kemajuan, dan beberapa hari yang lalu model Youssef menghasilkan gambar baru dengan kejelasan dan ukuran yang menakjubkan (gambar di bawah).

Thea Sommerschield, seorang sejarawan Yunani dan Romawi kuno di Universitas Caphoscascari di Venesia, menjelaskan kepada Nature bahwa penemuan itu dapat “merevolusi pemahaman kita tentang sejarah dan sastra kuno.”

Link Referensi: