Google DeepMind heeft in samenwerking met onderzoekers van verschillende universiteiten Aeneas onthuld, een nieuw AI-model dat is ontworpen om historici te helpen bij het ontcijferen van oude Latijnse inscripties. Aangekondigd op 23 juli 2025, in een papier , de tool analyseert zowel tekst als afbeeldingen om beschadigde engravings te herstellen, en een context. Het nauwgezette werk van epigrafie door onderzoekers te bieden van gegevensgestuurde hypothesen en relevante vergelijkingen. By integrating into the historical workflow, the freely available tool promises to deepen our understanding of the Roman world by connecting fragmented pieces of the past more efficiently than ever before.
Using AI for Deciphering the Past
The core challenge in Epigrafie is context. Eeuwenlang hebben historici geconfronteerd met de nauwgezette taak om inscripties te interpreteren die vaak fragmentarisch, verweerd of verwijderd zijn van hun oorspronkelijke locatie. Traditioneel vereist dit werk Extraordinaire eruditie en leverancierige handmatige zoekopdrachten door enthousiasme-archieven om parallellen te vinden-Similar Teksten die een inscriptie kunnen geven, datum, of oorsprong. src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/07/google-deepmind-aeneas-ai-animation-of-a-gerestored-bronze-military-diploma-from-sardinia.gif”width=”734″hoogte=”412″>
aeneas is ontworpen om dit complexe en time-consuming te automatiseren. Het redeneert over duizenden Latijnse inscripties, het ophalen van tekstuele en contextuele parallellen in seconden. Het doel is om de afhankelijkheid van speculatieve hypothesen te verminderen en de interpretatie van een historicus in een breder netwerk van bewijsmateriaal te gronden, Militair diploma van Sardinia 113/14 C.E. (CIL XVI, 60). (Bron: Google)
Het project benadrukt sterk de samenwerking tussen mens en AI. Het team is gericht op”het maken van een tool die zal integreren met de workflow van een historicus”, aldus Google Deepmind-onderzoeker Yannis Assael. Het doel is niet om menselijke experts te vervangen, maar om hun vaardigheden te vergroten, waardoor ze zich bevrijden om zich te concentreren op analyse op een hoger niveau in plaats van handmatige gegevensverzameling.
Om deze samenwerkingsaanpak te valideren, voerde het team een grootschalige Studie met 23 epigraphers , variërend van meesters naar professoren. De resultaten waren significant: de suggesties van Aeneas dienden als een waardevol startpunt voor onderzoek 75% van de tijd, en historici rapporteerden een gemiddelde boost van 23% in vertrouwen bij het gebruik van de parallellen.
De efficiëntieverkopers waren bijzonder opvallend. Een deelnemer merkte op:”De door Aeneas opgehaalde parallellen veranderden mijn historische focus volledig. […] Het zou me een paar dagen hebben gekost in plaats van 15 minuten [om deze teksten te vinden].”Een ander prees de kwalitatieve impact en verklaarde:”Aeneas’ Parallels veranderde mijn perceptie van de inscriptie volledig. Het merkte details op die het verschil maakten voor het herstellen en chronologisch toeschrijven van de tekst.”
onder de kapmodellen: contextualisering met code en afbeeldingen
aeneas introduceert verschillende technische innovaties die het instellen van algemene taalmodellen. Hoewel massale LLMS miljarden documenten vereisen, vereisen de gespecialiseerde aard van epigrafie en de beperkte beschikbaarheid van hoogwaardige scans een meer op maat gemaakte oplossing.
De kracht van het model komt van een geavanceerde, transformator-gebaseerde architectuur. In de kern is een T5-decoder die karaktersequenties verwerkt, aangevuld met gespecialiseerde neurale netwerken, of”hoofden,”elk op maat gemaakt voor een specifieke epigraphische taak zoals herstel, dating of toeschrijving, zoals gedetailleerd in de project van het project
