DeepMind è la società specializzata nella ricerca e nello sviluppo di sistemi basati sull’intelligenza artificiale fondata nel 2010 da un variegato team composto da scienziati, ingegneri, esperti di machine learning e altre figure professionali, e acquisita da Google nel 2014.
Il team di esperti ha sviluppato negli ultimi anni progetti in vari campi, tra cui il consumo energetico e l’assistenza sanitaria, e ha concentrato su di sé l’attenzione dei media generalisti con AlphaGo, l’intelligenza artificiale, sviluppata per l’appunto da DeepMind, che ha imparato da sola a giocare a Go.
L’ultima ricerca si incentra sulla tematica dell’epigrafia greca e, nello specifico, sul ripristino di un testo antico mediante l’utilizzo del deep learning.
L’epigrafia è la branca dell’archeologia che studia gli antichi testi incisi: queste iscrizioni sono però arrivate a noi, dopo molti secoli, spesso danneggiate e con parti del testo illeggibili. Devono dunque essere restaurate da specialisti, prima di poter essere studiate.
DeepMind ha pubblicato un paper per presentare Pythia, un modello di restauro del testo antico in grado di recuperare i caratteri mancanti da un input costituito da testo danneggiato, utilizzando reti neurali profonde.
La sua architettura, ha spiegato il team di ricercatori, è progettata con cura per gestire le informazioni di contesto a lungo termine e per risolvere in modo efficiente le rappresentazioni di caratteri e parole mancanti o rovinate.
Per addestrare Pythia, ha spiegato DeepMind, gli sviluppatori del progetto hanno scritto una pipeline complessa per convertire PHI, il più grande corpus digitale di iscrizioni greche antiche, in testo utilizzabile per il machine learning, che il team ha denominato PHI-ML.
Su PHI-ML, ha evidenziato ancora DeepMind, le previsioni di Pythia raggiungono un tasso di errore del carattere del 30,1%, rispetto al 57,3% degli epigrafisti umani.
Inoltre, nel 73,5% dei casi la sequenza realistica era tra le ipotesi top 20 di Pythia, il che, secondo DeepMind, dimostra efficacemente l’impatto di questo metodo assistivo nel campo dell’epigrafia digitale e stabilisce un nuovo stato dell’arte nel restauro del testo antico.
Maggiori informazioni e link al paper sono disponibili sul sito di DeepMind.
