Google DeepMind hat in Zusammenarbeit mit Forschern mehrerer Universitäten Aeneas enthüllt, ein neues KI-Modell, mit dem Historiker alte lateinische Inschriften entziffern sollen. Kündigte am 23. Juli 2025 in einem Papier die Werkzeuganalysen beide Text und Bilder wiederhergestellt, um beschädigte Eingräbchen wiederzugeben. Die sorgfältige Arbeit der Epigraphie, indem sie Forschern datengesteuerte Hypothesen und relevante Vergleiche zur Verfügung stellen. Durch die Integration in den historischen Workflow ist das frei verfügbares Werkzeug Verspricht, unser Verständnis der römischen Welt zu vertiefen, indem er fragmentierte Teile der Vergangenheit effektiver als immer zuvor mit dem Kern mit der Verschlachtung von Ai. Die Herausforderung in der Epigraphie ist Kontext. Historiker sind seit Jahrhunderten der sorgfältigen Aufgabe, Inschriften zu interpretieren, die häufig fragmentarisch, verwittert oder von ihrem ursprünglichen Standort entfernt sind. Dies erfordert traditionell Außergewöhnliche Gelehrsamkeit und mühsame manuelle Suchanfragen width=”734″height=”412″src=”Daten: Bild/SVG+XML; Nitro-Treppy-ID=MtyZnjo0nju=-1; Base64, Phn2ZyB2AWV3QM94psiwidagnje2IDM0 Niigd2lkdgg9ijyxniigagvpz2H0pssizndyiiHHTBG5Zpsjodhrwoi8vd3d3lnczlm9yzy8ymdawl3n2zyi+pc9zdmc+”>
aeneas ist so konzipiert, dass er diesen komplexen und zeitaufwändigen Prozess automatisiert. Es begründet in Tausenden von lateinischen Inschriften, die textuelle und kontextbezogene Parallelen in Sekunden abrufen. Ziel ist es, die Abhängigkeit von spekulativen Hypothesen zu verringern und die Interpretation eines Historikers in einem breiteren Beweisnetz, Das Projekt betont die Zusammenarbeit von Human-AI. Laut Yannis Assael, Forscher von Google DeepMind, konzentriert sich das Team auf „Erstellen eines Tools, das in den Workflow eines Historikers integriert wird“. Ziel ist es nicht, menschliche Experten zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu erweitern und sie zu befreien, sich auf eine höhere Analyse als auf manuelle Datenerfassung zu konzentrieren.
Um diesen kollaborativen Ansatz zu validieren href=”https://www.technologyreview.com/2025/07/23/1120574/deepmind-ai-aeneas-helps-historians-interpret-latin-inScriptions/”Target=”_ Blank”> Studien mit 23 Epigraphen , von Maserting-zu-Maser-zu-Masert-bis hin zu Maser-zu-zu-zu-zu-Professern. Die Ergebnisse waren signifikant: Die Vorschläge von Aeneas dienten 75% der Fälle als wertvoller Ausgangspunkt für Untersuchungen, und Historiker berichteten über einen durchschnittlichen Vertrauensschub von 23% bei der Verwendung seiner Parallelen.
Die Effizienzgewinne waren besonders auffällig. Ein Teilnehmer bemerkte:”Die von Aeneas abgerufenen Parallelen haben meinen historischen Fokus vollständig verändert. […] Ich hätte ein paar Tage gebraucht, anstatt 15 Minuten [um diese Texte zu finden].”Ein anderer lobte seine qualitative Wirkung und besagte: „Aeneas“ veränderte meine Wahrnehmung der Inschrift vollständig. Es bemerkte Details, die den Unterschied zum Wiederherstellen und chronologisch den Text machten. Während massive LLMs Milliarden von Dokumenten erfordern, erfordert der spezielle Charakter der Epigraphie und die begrenzte Verfügbarkeit hochwertiger Scans eine maßgeschneiderte Lösung. In seinem Kern befindet sich ein T5-Decoder, der Charaktersequenzen verarbeitet, die mit speziellen neuronalen Netzwerken oder”Köpfen”verstärkt werden, die jeweils auf eine bestimmte epigraphische Aufgabe wie Wiederherstellung, Datierung oder Zuordnung zugeschnitten sind, wie in der