AI 소프트웨어는 고대 설형 문자판을 자동으로 식별할 수 있으며 연구자들은 획기적인 발전을 이루었습니다.

11월 24일 뉴스: 마틴 루터 대학교 할레-비텐베르크(MLU), 요하네스 구텐베르크 대학교 마인츠, 마인츠 응용 과학 대학교 팀이 개발한 새로운 인공 지능 기술 스마트 소프트웨어가 이제 읽을 수 없는 설형 문자를 해독할 수 있습니다. 사진에 의존했던 이전 방식과 달리, 이 AI 시스템은 설형판의 3D 모델을 활용해 이전 방식보다 더 안정적인 결과를 제공합니다. 이를 통해 여러 조각의 콘텐츠를 비교하여 검색할 수 있으며 완전히 새로운 연구 질문에 대한 길을 열 수 있습니다.

이 새로운 연구에서 연구원들은 MLU 컬렉션의 약 50개를 포함하여 약 2,000개의 설형 문자 정제의 3D 모델을 사용했습니다. 그러한 서판은 전 세계적으로 약 100만 개에 달하는 것으로 추산되며, 그 중 다수는 5000년이 넘은 것이며 인류에서 가장 오래된 기록에 속합니다. 영화는 쇼핑 목록부터 법원 판결까지 광범위한 주제를 다루며 수천 년 전 인류의 과거를 조명합니다. 그러나 이 설형 문자판은 단어가 각인된 굽지 않은 점토 블록이었기 때문에 훈련받은 눈에게도 해독하기가 매우 어려웠습니다

다시 작성해야 하는 내용은 다음과 같습니다. 사진 출처 참고: 이 사진은 인공 지능에 의해 생성되었으며 공인 서비스 제공업체 Midjourney에서 제공한 것입니다

이 문제를 해결하기 위해 MLU의 Hubert Mara 조교수는 3D 모델을 기반으로 한 인공 지능 시스템을 개발하는 아이디어를 제안했습니다. 새로운 시스템은 이전 방법보다 텍스트를 더 잘 해독했습니다. 원칙적으로 이 AI 시스템은 단어와 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 광학 문자 인식(OCR) 소프트웨어와 유사하게 작동합니다. 여기에는 많은 장점이 있습니다. 일단 컴퓨터 텍스트로 변환되면 텍스트를 읽거나 검색하기가 훨씬 더 쉬워집니다

MLU 회원인 Ernst Stötzner는 다음과 같이 설명합니다. "OCR은 일반적으로 사진이나 스캔을 처리하는 데 사용됩니다. 종이나 양피지에 잉크를 사용하는 경우에는 문제가 되지 않습니다. 그러나 설형 문자 태블릿의 경우 상황이 더 복잡해집니다." 보는 각도는 특정 캐릭터의 인식에 큰 영향을 미칠 수 있습니다." 그는 석사 논문의 일부로 이 새로운 AI 시스템을 개발했습니다. 팀은 3D 모델을 사용한 대규모 프로젝트를 담당하는 마인츠 응용 과학 대학교에서 제공한 3D 스캔 및 기타 데이터를 사용하여 새로운 AI 소프트웨어를 훈련했습니다

그러면 AI 시스템이 칩의 기호를 성공적으로 식별했습니다. 연구원들은 이 시스템이 사진과 같이 본질적으로 열악한 이미지 자료에서도 잘 작동한다는 사실에 놀랐습니다. Haller와 Mainz의 연구원들의 연구는 지금까지 상대적으로 독점적이었던 자료에 대한 새로운 접근을 제공하고 많은 새로운 연구 방향을 제시합니다. 현재는 두 언어의 기호를 확실하게 식별할 수 있는 프로토타입일 뿐이지만, 총 12개의 설형 문자 언어가 존재하는 것으로 알려져 있습니다. 앞으로 이 소프트웨어는 묘지의 3차원 설형 문자와 같은 손상된 비문을 해독하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

다시 작성해야 하는 내용은 다음과 같습니다. [인용문: 웹마스터의 홈]

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