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Los papiros y las inscripciones de la Antigüedad conservan información sobre la vida cotidiana, desde recibos y cartas hasta registros legales y documentos administrativos. Sin embargo, muchos llegaron hasta nuestros días con palabras ilegibles, fragmentos perdidos y grandes lagunas que dificultan su interpretación.
Reconstruir esos textos exige conocimientos especializados y un trabajo minucioso. Ahora, una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) busca agilizar esa tarea: se llama Apollo Restore y fue diseñada para completar fragmentos de textos escritos en griego antiguo.
El modelo fue desarrollado por investigadores vinculados con la Academia Austríaca de Ciencias (ÖAW) , en colaboración con las empresas Mistral AI y SAIL Reply, y con la participación de especialistas de la Universidad Northeastern, en Estados Unidos. La primera versión del sistema se presentó en septiembre de 2026.
Entrenado con 600 millones de palabras en griego antiguo , Apollo Restore tiene 24.000 millones de parámetros y puede proponer palabras o pasajes para completar los espacios perdidos de documentos históricos.
Restaurar un texto antiguo no consiste únicamente en traducir palabras. Los investigadores deben considerar la gramática, el vocabulario, el contexto histórico, el tipo de documento y la época en que fue escrito.
Apollo Restore utiliza un modelo de lenguaje entrenado para reconocer patrones del griego antiguo y generar propuestas para completar las partes que faltan en un texto . A diferencia de otros sistemas que necesitan conocer de antemano la extensión exacta del fragmento perdido, puede proponer una restauración sin que el usuario indique cuántas letras faltan.
El procedimiento funciona de la siguiente manera:
Una de las capacidades destacadas del sistema es que puede distinguir diferentes etapas y registros del griego antiguo . A partir de la estructura de las oraciones y del vocabulario, puede reconocer características asociadas con una obra como la Odisea , de Homero, y proponer palabras acordes con ese estilo.
El objetivo no es reemplazar el trabajo de los historiadores y filólogos, sino ofrecerles nuevas posibilidades para investigar documentos que hasta ahora resultaban difíciles de interpretar.
Para evaluar su rendimiento, los investigadores realizaron pruebas con fragmentos de documentos cuya lectura original ya se conocía. Ocultaron partes de los textos y le pidieron al modelo que propusiera cómo completarlas.
En los fragmentos cortos, de hasta diez caracteres, la reconstrucción correcta apareció entre las primeras 20 opciones generadas por Apollo Restore en los siguientes porcentajes:
Estos resultados corresponden a una prueba específica y no significan que el sistema reconstruya correctamente la totalidad de esos documentos. La precisión disminuye o cambia según el tipo y la extensión de las lagunas.
Los investigadores también organizaron una evaluación a ciegas con 20 especialistas en papirología, epigrafía y filología . Los participantes compararon las propuestas de la inteligencia artificial con restauraciones realizadas por personas.
En el 77% de los casos, los especialistas consideraron que las propuestas de Apollo eran al menos tan buenas como las restauraciones humanas . Además, en entre el 16% y el 20% de los casos, según la evaluación informada, las juzgaron mejores.
De todos modos, una propuesta plausible no necesariamente reproduce las palabras exactas del documento original. Una expresión puede ser gramaticalmente correcta y encajar en el contexto sin que exista evidencia suficiente para confirmar que fue la que escribió el autor.
La utilidad de Apollo Restore va más allá de completar palabras aisladas. Los documentos cotidianos pueden aportar información sobre la economía, las relaciones sociales, la administración y las costumbres de las sociedades antiguas.
Según la Academia Austríaca de Ciencias, alrededor del 92% de los papiros antiguos todavía no fueron descifrados . Esa cifra refleja la magnitud del material pendiente de estudio, aunque no significa que todos esos documentos puedan recuperarse con esta herramienta.
El sistema también puede ayudar a revisar lecturas anteriores y ofrecer nuevas interpretaciones de textos dañados. En el trabajo de investigación se describe, por ejemplo, una mejora en la lectura de un papiro de Herculano que quedó carbonizado durante la erupción del Vesubio, en el año 79.
La iniciativa forma parte de un proyecto más amplio para desarrollar herramientas de inteligencia artificial destinadas al estudio de lenguas y manuscritos históricos. Entre los próximos objetivos se encuentran mejorar la lectura de papiros que todavía no pudieron descifrarse y ampliar las funciones de búsqueda de textos relacionados.
Fuente: 
TN
GENERAL JUAN MADARIAGA El Tiempo
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