{"id":160399,"date":"2025-07-23T16:28:23","date_gmt":"2025-07-23T15:28:23","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/una-nueva-ia-completa-inscripciones-romanas-y-las-ubica-en-su-contexto-historico\/"},"modified":"2025-07-23T16:28:23","modified_gmt":"2025-07-23T15:28:23","slug":"una-nueva-ia-completa-inscripciones-romanas-y-las-ubica-en-su-contexto-historico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/una-nueva-ia-completa-inscripciones-romanas-y-las-ubica-en-su-contexto-historico\/","title":{"rendered":"Una nueva IA completa inscripciones romanas y las ubica en su contexto hist\u00f3rico"},"content":{"rendered":"

Cada a\u00f1o se descubren 1 500 inscripciones que pueden proporcionar informaci\u00f3n sobre la lengua y cultura del Imperio Romano. Hasta ahora, su restauraci\u00f3n se hac\u00eda manualmente, pero una nueva herramienta de IA creada por la empresa brit\u00e1nica Deepmind<\/a>\u00a0de Google permite una recomposici\u00f3n m\u00e1s eficiente de estas obras.<\/p>\n

Un estudio, publicado en la revista Nature<\/a>, presenta Aeneas: una nueva inteligencia artificial capaz de predecir palabras ausentes en la epigraf\u00eda romana y ubicar los textos en un tiempo y lugar concretos.<\/p>\n

Seg\u00fan cuenta a SINC el primer autor de este proyecto e investigador de Google Deepmind, Yanis Assael, fue un trabajo que se inici\u00f3 en 2022 con inscripciones en griego antiguo pero que mejoraron para incluir fragmentos en lat\u00edn.<\/p>\n

Aeneas resuelve en solo 15 minutos tareas que antes requer\u00edan d\u00edas de trabajo para identificar textos perdidos y situarlos en su contexto hist\u00f3rico<\/p>\n

\u201cAeneas funciona gracias a un conjunto de datos que hemos construido mediante d\u00e9cadas de trabajo acad\u00e9mico para crear una colecci\u00f3n digital que incluya m\u00e1s de 176 000 inscripciones de todo el mundo romano\u201d, comenta el experto.<\/p>\n

\u00bfSu objetivo? Ayudar en las\u00a0tareas de restauraci\u00f3n de los historiadores mientras identifican el texto ausente y concretan el lugar y cronolog\u00eda al que pertenece. Ahora, pueden hacer en 15 minutos tareas que antes les llevaban d\u00edas de trabajo e investigaci\u00f3n, seg\u00fan indican los historiadores que han colaborado en el trabajo.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Reconstrucciones precisas y fundamentadas<\/h2>\n

Assael destaca que la herramienta tiene la capacidad de \u201cidentificar patrones ling\u00fc\u00edsticos sutiles, estructuras gramaticales, f\u00f3rmulas habituales y abreviaturas comunes en todo tipo de inscripciones, desde epitafios hasta diplomas militares, con el fin de proponer reconstrucciones textuales precisas y bien fundamentadas\u201d, apunta l.<\/p>\n

\u00c9l y su equipo iniciaron una investigaci\u00f3n colaborativa con 23 historiadores que emplearon esta IA para evaluar dos inscripciones latinas: la Res Gestae Divi Augusti (Las Haza\u00f1as del Divino Augusto) y un altar dedicado al c\u00f3nsul Lucius Maiorius Cogitatus que honraba a las Deae Aufaniae, unas antiguas diosas protectoras que veneraban los soldados al oeste de imperio.<\/p>\n

Los investigadores afirman que Aeneas proporciona respuestas \u00fatiles en el 90 % de los casos y optimizaron tareas un 44 % de las veces. Adem\u00e1s, consigui\u00f3 proporcionar dataciones en un periodo de 13 a\u00f1os.<\/p>\n

Aeneas ofrece respuestas \u00fatiles en el 90\u202f% de los casos, mejora tareas en un 44\u202f% y logra dataciones con un margen de 13 a\u00f1os, seg\u00fan los investigadores<\/p>\n

Esto se deb\u00eda a que \u201cera capaz de ubicar el texto en un tiempo y en un lugar concreto bas\u00e1ndose en el conjunto de datos que hab\u00eda aprendido\u00bb, se\u00f1ala a SINC la coautora de este estudio e investigadora en la Universidad de Nottingham (Reino Unido), Thea Sommerschield. \u00a0<\/p>\n

\"Composici\u00f3n<\/p>\n

Composici\u00f3n que incluye el documento del art\u00edculo impreso y la nueva IA Aeneas. \/ Robbe Wulgaert<\/p>\n

document.addEventListener(\u00abDOMContentLoaded\u00bb, function() {
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\n });<\/p>\n

\u201cLa arquitectura est\u00e1 dise\u00f1ada para manejar las especificidades de cada fragmento y afinar en las predicciones\u201d, afirma la historiadora.<\/p>\n

De este modo, la primera obra analizada les sirvi\u00f3 para comprobar si Aeneas pod\u00eda comprender un texto complicado como el que relata la vida del emperador Augusto. La segunda, puso en valor su habilidad para reconocer cambios en el lenguaje y detectar los detalles importantes del fragmento, seg\u00fan afirma el estudio.<\/p>\n

En ambos escenarios este instrumento encontr\u00f3 inscripciones parecidas y dio respuestas acertadas sobre cu\u00e1ndo y d\u00f3nde se hicieron los escritos, algo que despu\u00e9s ratificaron tambi\u00e9n expertos en antig\u00fcedad.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Una IA para los historiadores<\/h2>\n

Por otro lado, al trabajar de forma colaborativa, se obtuvieron mejores resultados en las tareas de restauraci\u00f3n, atribuci\u00f3n geogr\u00e1fica y temporal.<\/p>\n

Cuando los expertos databan una inscripci\u00f3n, su capacidad de acierto era del 27 %. Mientras que cuando empleaban Aeneas la cifra sub\u00eda un 68 %. Es decir, el porcentaje de mejora fue del 152 %.<\/p>\n

\"Composici\u00f3n<\/p>\n

Composici\u00f3n un texto con inscripciones latinas. \/ Robbe Wulgaert<\/p>\n

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\n });<\/p>\n

Asimismo, a la hora de ubicar una obra los historiadores se desviaban un promedio de 31,3 a\u00f1os respecto a las fechas reales. Este margen de error mejoraba un 32 % con el apoyo de la herramienta, lo que permiti\u00f3 reducir la distancia a 14,1 a\u00f1os.<\/p>\n

En las tareas de restauraci\u00f3n los investigadores sol\u00edan equivocarse un 39 % de las veces en los caracteres que suger\u00edan, a la vez que, con esta herramienta, reduc\u00edan un 21 % los fallos en la predicci\u00f3n.<\/p>\n

Cuando empleaban Aeneas, los historiadores consegu\u00edan datar las obras de forma correcta m\u00e1s del 60% de las veces\u00a0<\/p>\n

El secreto estaba en su base de datos, seg\u00fan explica Assael a SINC. \u201cHemos visto que cuantas m\u00e1s inscripciones tenemos, mejor funciona el modelo\u201d, afirma el primer autor del estudio.<\/p>\n

\u201cLos hitos como el de nuestro proyecto siempre requieren de m\u00e1s adaptaciones porque cuantos m\u00e1s reajustes se tienen en este campo, m\u00e1s datos se digitalizan\u201d a\u00f1ade. Adem\u00e1s, \u201cnos gusta pensar que es como un c\u00edrculo vicioso: cuanto m\u00e1s ayudamos a la investigaci\u00f3n, mejores resultados recibimos de vuelta\u201d, concluye.\u00a0\u00a0<\/p>\n

Charlotte Tupman, de la universidad brit\u00e1nica de Exeter y autora de un art\u00edculo de opini\u00f3n sobre el estudio, publicado en Nature, indica a SINC\u00a0que Aeneas representa un avance muy significativo en el estudio de las civilizaciones antiguas como son la griega y la romana. Esta IA utiliza \u201clo que los autores describen como \u2018incrustaciones ricas en historia\u2019 para incluir caracter\u00edsticas contextuales importantes\u201d.\u00a0<\/p>\n

En este sentido, considera que la investigaci\u00f3n realizada por Assael y su equipo es muy valiosa, ya que combina la erudici\u00f3n human con la inteligencia artificial. \u201cLa capacidad de Aeneas para ayudar a los acad\u00e9micos a contextualizar y restaurar sus materiales tiene grandes posibilidades generar nuevas l\u00edneas de investigaci\u00f3n en nuestro campo\u201d, argumenta.\u00a0<\/p>\n

Referencia:\u00a0<\/p>\n

Yannis Assael. et al Contextualizing ancient texts with generative neural networks. Nature<\/a>. 2025\u00a0<\/p>\n

Tupman C.\u00a0AI suggests missing Latin inscription details. Nature<\/a>. 2025<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cada a\u00f1o se descubren 1 500 inscripciones que pueden proporcionar informaci\u00f3n sobre la lengua y cultura del Imperio Romano. Hasta ahora, su restauraci\u00f3n se hac\u00eda manualmente, pero una nueva herramienta de IA creada por la empresa brit\u00e1nica Deepmind\u00a0de Google permite una recomposici\u00f3n m\u00e1s eficiente de estas obras. 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