Передовые технологии обработки изображений могут открыть свитки Геркуланума, которые были запечатаны в течение 2000 лет.

📅 2026-09-20

Аннотация:

Когда катастрофическое извержение Везувия в 79 году нашей эры охватило Помпеи, оно также похоронило под землей роскошную виллу в соседнем древнем городе Геркуланум и его многочисленные древние свитки. Эти свитки папируса, обугленные вулканическим пеплом и высокой температурой и запертые под землей на протяжении почти двух тысяч лет, чрезвычайно хрупкие. Любая попытка физически очистить и расплющить их приведет к тому, что они мгновенно превратятся в пепел.

Сейчас объединенная группа ученых и компьютерных экспертов из многих стран использует передовые технологии неразрушающего изображения и алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы постепенно расшифровать внутренние тексты этих свитков, надеясь перечитать эти давно утерянные древнегреческие и римские документы, не повредив культурные реликвии.

Эти драгоценные обугленные свитки были обнаружены археологами в 18 веке и являются единственными полными остатками частной библиотеки античной классической эпохи, сохранившимися до наших дней. Поскольку внутренняя часть свитка сложена и склеена после карбонизации под воздействием тепла, а компонент чернил состоит в основном из технического углерода, который по плотности почти неотличим от карбонизированной основы папируса, различить текстовые дорожки в нем с помощью традиционного рентгеновского изображения чрезвычайно сложно. Чтобы решить эту вековую проблему в области материаловедения и истории, научно-исследовательская группа использовала высокоэнергетические рентгеновские лучи, излучаемые синхротроном, для проведения 3D-сканирования с высоким разрешением и создала сложную морфологическую трехмерную модель внутри свитка с помощью крошечных различий в структурной плотности.

Основываясь на получении данных высокоточного сканирования, исследовательская группа внедрила технологии компьютерного зрения и машинного обучения. С помощью специально разработанного алгоритма наложения слоев пунктирных линий ИИ может автоматически идентифицировать и рисовать сильно скрученные и сложенные слои папируса внутри свитка, а также разворачивать их в виртуальном пространстве. Затем модель глубокого обучения была использована для идентификации чрезвычайно маленьких следов физического осаждения, оставленных чернилами на волокнах папируса, а затем одна за другой визуализировала и представила буквы и фразы, первоначально спрятанные глубоко в герметичной карбонизированной структуре.

Недавно объявленные результаты расшифровки показывают, что исследователи успешно прочитали несколько неопубликованных трактатов, затрагивающих философские мысли эпикурейской школы Древней Греции, пробуждая эту текстовую память, которая была запечатана в вулканическом пепле на две тысячи лет. Учёные обычно полагают, что благодаря постоянному совершенствованию технологии виртуального разворачивания и точности распознавания искусственного интеллекта этот проект не только полностью разблокирует сотни непрочитанных свитков в библиотеке Геркуланума, но также может принести новые революционные открытия в изучение классической литературы, философии и древней истории, а также изменить понимание человечеством древней средиземноморской цивилизации.

Связанные теги

Похожие статьи

Ученые добились точного переписывания химических свойств стекла в расплавленном состоянии 2026-09-20 Google DeepMind создает новый исследовательский институт для расширения дискуссионного измерения AGI и управления искусственным интеллектом 2026-09-18 Австрийская исследовательская группа исследует возможность объединения квантовых компьютеров с электронными микроскопами для значительного улучшения соотношения сигнал/шум изображений. 2026-09-15 Китайская команда добилась нового прорыва в независимом сверхпроводящем квантовом компьютере с эффективностью передачи данных до 98% 2026-09-03 Японский производитель ГМО в партнерстве с Sansei разработает патентованного робота-гуманоида для машин скорой помощи 2026-09-20 Исследователи раскрывают эффективный вычислительный механизм мозговых нервов, который может помочь в разработке следующего поколения чипов, вдохновленных мозгом. 2026-09-19

Комментарии

0/500
Captcha (click to refresh)
Нет комментариев