Cientistas desenvolveram um novo método para acelerar a decifração dos pergaminhos de Herculano, os frágeis papiros carbonizados pela erupção do Vesúvio em 79 d.C. Para validar a técnica, a equipe criou e queimou seus próprios rolos de papiro, simulando as condições dos artefatos originais. O estudo foi publicado na revista científica PLoS ONE.
A inovação representa um impulso significativo para o Vesuvius Challenge, um projeto que combina "desenrolamento digital" com machine learning para ler os textos sem tocá-los. A tese aqui é que o avanço não está na leitura em si, mas na triagem: um método rápido para identificar quais rolos contêm tinta e, portanto, merecem o custoso esforço de decodificação por inteligência artificial.
A biblioteca que o vulcão preservou
A cidade de Herculano, um enclave rico próximo a Pompeia, foi soterrada por nuvens piroclásticas. Em uma de suas vilas, escavada no século 18, foi encontrada uma biblioteca com centenas de rolos de papiro. Acredita-se que pertencessem ao filósofo epicurista Filodemo, formando um acervo de valor inestimável.
O calor extremo carbonizou os documentos, transformando-os em blocos de carvão extremamente frágeis. Por séculos, qualquer tentativa de abri-los fisicamente resultava em sua desintegração, e o conhecimento contido neles parecia perdido para sempre, aguardando uma tecnologia que pudesse lê-los sem destruí-los.
Raio-X, tinta e algoritmos
O novo método aborda um problema fundamental: como saber se um rolo carbonizado sequer contém texto? A solução, segundo reportagem do Ars Technica, é usar fluorescência de raios-X (XRF) para detectar a presença de chumbo, um componente comum em tintas da antiguidade.
Ao escanear os rolos com um aparelho de XRF — que pode ser até mesmo portátil —, os pesquisadores conseguem mapear quais deles têm maior probabilidade de conter escrita. Isso permite priorizar os candidatos mais promissores para o processo de "desenrolamento virtual", que utiliza tomografia computadorizada e modelos de IA para reconstruir o texto.
O avanço é um exemplo notável de como a ciência de materiais, a física e a computação convergem para resgatar o passado. Mais do que apenas decifrar textos filosóficos, a técnica estabelece um precedente para a arqueologia não-destrutiva, onde o conhecimento trancado em artefatos frágeis pode ser liberado por algoritmos, sem que uma única peça precise ser quebrada.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · Ars Technica
