मार्टिन लूथर यूनिवर्सिटी हाले-विटनबर्ग (एमएलयू), जोहान्स गुटेनबर्ग यूनिवर्सिटी मेंज और मेंज यूनिवर्सिटी ऑफ एप्लाइड साइंसेज की एक टीम द्वारा विकसित एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर अब अस्पष्ट क्यूनिफॉर्म लिपि को समझने में सक्षम है। तस्वीरों पर निर्भर पिछले तरीकों के विपरीत, यह एआई सिस्टम क्यूनिफॉर्म टैबलेट के 3डी मॉडल का उपयोग करता है, जो पिछले तरीकों की तुलना में अधिक विश्वसनीय परिणाम प्रदान करता है। यह कई स्लाइसों में सामग्री की तुलना करके खोजों को सक्षम बनाता है, जिससे पूरी तरह से नए शोध प्रश्नों का मार्ग प्रशस्त होता है।
इस नए दृष्टिकोण में, शोधकर्ताओं ने लगभग 2,000 क्यूनिफॉर्म टैबलेट के 3डी मॉडल का उपयोग किया, जिसमें एमएलयू संग्रह से लगभग 50 शामिल थे। अनुमान है कि दुनिया भर में लगभग दस लाख ऐसी गोलियाँ अभी भी मौजूद हैं, जिनमें से कई 5,000 साल से अधिक पुरानी हैं और मानव जाति के सबसे पुराने लिखित अभिलेखों में से हैं। वे खरीदारी की सूचियों से लेकर अदालती फैसलों तक विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करते हैं, और हजारों साल पहले मानवता के अतीत की एक झलक प्रदान करते हैं। हालाँकि, क्योंकि ये कीलाकार गोलियाँ मिट्टी के बिना पकाए ब्लॉक थे जिनमें शब्द दबे हुए थे, इसलिए इन्हें समझना बेहद मुश्किल हो गया था, यहां तक कि प्रशिक्षित आंखों के लिए भी।
इस समस्या को हल करने के लिए एमएलयू के सहायक प्रोफेसर ह्यूबर्ट मारा ने 3डी मॉडल पर आधारित एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित करने का विचार प्रस्तावित किया। नई प्रणाली ने पिछले तरीकों की तुलना में पाठ को बेहतर तरीके से डिक्रिप्ट किया। सिद्धांत रूप में, यह एआई सिस्टम ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) सॉफ्टवेयर के समान काम करता है, जो टेक्स्ट के शब्दों और छवियों को मशीन-पठनीय टेक्स्ट में परिवर्तित करता है। इसके कई फायदे हैं, एक बार कंप्यूटर टेक्स्ट में परिवर्तित होने के बाद टेक्स्ट को अधिक आसानी से पढ़ा या खोजा जा सकता है।
"ओसीआर आमतौर पर फोटो या स्कैन का उपयोग करता है। कागज या चर्मपत्र पर स्याही के लिए, यह कोई समस्या नहीं है। हालांकि, क्यूनिफॉर्म टैबलेट के मामले में, स्थिति अधिक जटिल है, क्योंकि प्रकाश और देखने के कोण कुछ पात्रों की पहचान को बहुत प्रभावित कर सकते हैं," एमएलयू के अर्न्स्ट स्टॉट्ज़नर बताते हैं, जिन्होंने अपने मास्टर की थीसिस के हिस्से के रूप में इस नई एआई प्रणाली को विकसित किया है। टीम ने 3डी स्कैन और अन्य डेटा का उपयोग करके नए एआई सॉफ्टवेयर को प्रशिक्षित किया, इसका अधिकांश हिस्सा मेन्ज़ यूनिवर्सिटी ऑफ एप्लाइड साइंसेज द्वारा प्रदान किया गया, जो 3डी मॉडल के साथ बड़े पैमाने की परियोजनाओं के लिए जिम्मेदार है।
इसके बाद एआई सिस्टम ने चिप पर प्रतीकों की सफलतापूर्वक पहचान की। शोधकर्ताओं को यह जानकर आश्चर्य हुआ कि सिस्टम ने तस्वीरों जैसी अनिवार्य रूप से खराब छवि सामग्री पर भी अच्छा काम किया। हॉलर और मेन्ज़ के शोधकर्ताओं का काम अब तक की अपेक्षाकृत विशिष्ट सामग्री तक नई पहुंच प्रदान करता है और कई नई शोध दिशाएँ खोलता है। वर्तमान में यह केवल एक प्रोटोटाइप है जो दोनों भाषाओं में प्रतीकों को विश्वसनीय रूप से पहचानने में सक्षम है, हालांकि कुल बारह क्यूनिफॉर्म भाषाएं मौजूद हैं। भविष्य में, सॉफ्टवेयर कब्रिस्तानों में त्रि-आयामी क्यूनिफॉर्म जैसे क्षतिग्रस्त शिलालेखों को समझने में भी मदद कर सकता है।