Dos investigadores de la Universidad de Tel Aviv desarrollan herramienta computacional para analizar textos antiguos de los Rollos del mar muerto con mayor precisión.
Nuevo método computacional transforma estudio de Rollos del mar muerto
Dos investigadores de la Escuela de Ciencias de la Computación de la Universidad de Tel Aviv han presentado un nuevo método computacional que podría transformar el estudio de los Rollos del mar muerto. La herramienta está diseñada para permitir un análisis más preciso de textos antiguos y escritura a mano, lo que, entre otros beneficios, podría ayudar a los estudiosos a ver si los fragmentos pertenecieron alguna vez al mismo rollo o fueron escritos por los mismos escribas. La tecnología aún está en pañales, pero los investigadores esperan que la extracción de dicha información pueda desbloquear nuevos conocimientos sobre las personas y comunidades detrás de los Rollos del mar muerto, su nivel de alfabetización y, en última instancia, la vida judía en el período del Segundo Templo.
“Los eruditos han estudiado los Rollos del mar muerto durante 70 años”, dijo el profesor Nachum Dershowitz, quien desarrolló el método junto con Berat Kurar-Barakat. “Uno de los grandes desafíos sin resueltos ha sido comparar y hacer coincidir la escritura a mano en diferentes fragmentos o pergaminos. Esta sigue siendo una de las preguntas gigantes del campo”. La investigación, ahora bajo revisión para su publicación en una revista revisada por pares, fue presentada el mes pasado en el XIX Congreso Mundial de Estudios Judíos en la Universidad Hebrea de Jerusalén. Dershowitz habló con nosotros al margen de una presentación de Kurar-Barakat, un investigador postdoctoral en su laboratorio.
Su proyecto busca cerrar la brecha entre los rollos físicos y los escritos que conservan. El proyecto ofrece a los académicos una herramienta tecnológica para acceder y analizar los textos con mucha mayor facilidad. Los Rollos del mar muerto comprenden miles de fragmentos de aproximadamente 950 manuscritos. Para protegerlos de un mayor deterioro, la Autoridad de Antigüedades de Israel almacena los textos antiguos bajo condiciones estrictamente controladas. Como resultado, los académicos solo tienen acceso limitado a los originales y deben confiar en fotografías de alta resolución. Pero incluso estos presentan sus propios desafíos para la investigación.
Para que la tecnología ayude a analizar la escritura a mano de los rollos, las computadoras primero deben aprender a hacer lo que el ojo humano hace instantáneamente: reconocer dónde están las letras, dónde comienza y termina el pergamino, y separar tanto del fondo negro como de otros ruidos visuales. “En la década de 1950, un fotógrafo experto en el Museo Rockefeller, donde se guardaban los rollos, los documentó extensamente”, dijo Dershowitz. “En los últimos años, la Autoridad de Antigüedades de Israel también ha fotografiado los rollos”. La AAI ahora utiliza imágenes multiespectrales, que capturan detalles en diferentes longitudes de onda de luz y revelan características invisibles a simple vista.
Características clave de las imágenes multiespectrales en el análisis
- Los conservadores colocan cada fragmento en una fuente de piedra negra y lo fotografían. La imagen muestra el fragmento, fondo, regla de medición y etiqueta.
- Si el rollo está en malas condiciones, incluyen tiras de papel de arroz japonés que lo mantienen unido.
- Las imágenes multiespectrales revelan más que solo color.
- La computadora usa esos reflejos, en lugar de solo el color, para identificar tinta, pergamino y fondo.
Desafíos en la segmentación de tinta y pergamino en rollos antiguos
“Los conservadores colocan cada fragmento en una fuente de piedra negra y lo fotografían”, explicó Dershowitz. “La imagen muestra el fragmento y también el fondo, una regla de medición, una etiqueta y, si el rollo está en malas condiciones, tiras de papel de arroz japonés que lo mantienen unido”. El objetivo del proyecto era enseñar a la computadora a distinguir entre tinta, pergamino y otros elementos en cada imagen de los rollos. Las computadoras definen imágenes con un eje X horizontal y un eje Y vertical. Ellas asignan coordenadas a cada píxel y el desafío consiste en clasificar cada píxel correctamente.
“Necesitamos saber qué es tinta y qué es pergamino”, dijo Dershowitz. Estos procesos se conocen como segmentación de tinta y segmentación de pergamino. Si bien las computadoras pueden identificar colores, eso por sí solo no es suficiente: diferentes elementos pueden parecer idénticos. Por ejemplo, las letras y el fondo suelen ser del mismo tono de negro. En el pasado, los académicos tenían que llevar a cabo la segmentación manualmente. Ellos utilizaban herramientas de edición como Photoshop para anotar cada píxel individual, una tarea minuciosamente lenta.
Recientemente, un equipo de académicos europeos introdujo un método de aprendizaje profundo para la segmentación de tintas. Sin embargo, no publicaron su algoritmo entrenado, por lo que otros investigadores no pueden acceder a él de forma independiente. Kurar-Barakat y Dershowitz tomaron una ruta diferente. Ellos desarrollaron un enfoque de código abierto que destaca tanto la escritura como el pergamino en cada fragmento. Ellos ofrecen acceso abierto a la herramienta. De esta forma, los dos brindan a una amplia gama de académicos nuevas formas de explorar los rollos, con la esperanza de que el método permita a la comunidad de investigación abordar algunos de los acertijos de larga data contenidos en los textos antiguos.
El método aprovecha las imágenes multiespectrales capturadas recientemente por la AAI, que parecen ofrecer ventajas sobre las fotografías estándar. “Las imágenes multiespectrales revelan más que solo color”, explicó Dershowitz. “La luz se refleja de manera diferente según el material (tinta, pergamino, fondo) y la computadora puede usar esos reflejos, en lugar de solo el color, para identificar cada elemento”. Los investigadores probaron su método en un conjunto de datos de veinte fragmentos, incluidas piezas de varios pergaminos notables.
Pruebas y resultados del método en fragmentos seleccionados
Estos incluían 4Q393, que contiene un texto litúrgico conocido como las “confesiones comunitarias” del período herodiano (siglo I a.C.-siglo I d.C.); 4Q26, con secciones de Levítico del período helenístico-romano (siglo IV a.C.-siglo II d.C.); y 4Q270, también llamado Documento de Damasco, un texto clave de la secta de Qumrán del período herodiano. Kurar-Barakat y Dershowitz descubrieron que, si bien la computadora podía extraer todo tipo de datos, tenía problemas para distinguir entre las letras escritas y los agujeros en el pergamino, debido a las similitudes entre la tinta negra y el fondo de piedra negra visto a través de las lágrimas.
Superaron este desafío porque aprovecharon otra observación: los contornos de la tinta en las imágenes multiespectrales eran distintos tanto de las regiones de tinta circundantes como de los agujeros. Después de separar cuidadosamente el pergamino de la tinta y trazar aproximadamente los bordes de las letras, los investigadores utilizaron una técnica informática estándar llamada “minimización de energía” para producir una “imagen inversa” de cada fragmento. Este proceso eliminó el pergamino en blanco y el fondo. El proceso dejó solo las letras claramente visibles.
También anotaron manualmente cada píxel en los fragmentos seleccionados para compararlos con los resultados de su modelo. Ellos lograron una precisión del 98% para identificar el pergamino y del 75% para la tinta. Dershowitz dijo que el proyecto ha mostrado resultados prometedores con los 20 fragmentos probados, pero el método deberá aplicarse a muchos más rollos para evaluar completamente su impacto. “Tomará tiempo”, dijo Dershowitz. “Con los Rollos del mar muerto, incluso leer solo una letra más es bueno”.
La herramienta computacional permite un análisis más preciso de la escritura a mano en fragmentos antiguos. La herramienta ayuda a determinar si pertenecieron al mismo rollo o escriba. Los investigadores esperan que desbloquee conocimientos sobre comunidades judías del Segundo Templo. El enfoque de código abierto fomenta la colaboración académica en el estudio de estos manuscritos.