Una mirada al pasado con ayuda de la IA
Los palimpsestos son manuscritos antiguos en los que los escribas borraban un texto original para reutilizar el soporte y escribir otro encima. Aunque este proceso permitió ahorrar materiales en épocas de escasez, también provocó que miles de obras literarias, religiosas y científicas quedaran ocultas bajo capas de tinta. Descifrarlas ha sido, hasta ahora, una tarea ardua incluso para los métodos más avanzados de imagen.
Tradicionalmente, se ha recurrido a técnicas como la imagen multiespectral o la fluorescencia de rayos X, capaces de resaltar restos químicos de la escritura antigua. Sin embargo, estos métodos requieren equipamiento muy costoso y laboratorios especializados, lo que limita su uso en bibliotecas y archivos.
Un nuevo enfoque desde España
En un artículo publicado en la revista Mathematics, los investigadores José L. Salmerón (Universidad CUNEF) y Eva Fernández-Palop (Universidad de Zaragoza) presentan un enfoque innovador: generar artificialmente palimpsestos mediante simulación física y entrenar redes neuronales para que aprendan a separar el texto original del sobreescrito.
El sistema reproduce digitalmente procesos de degradación como la difusión de la tinta, las irregularidades de la fibra del pergamino o la superposición espectral entre capas de escritura. De este modo, se crean miles de ejemplos sintéticos que alimentan al modelo de inteligencia artificial.
El papel de las redes generativas
Los investigadores compararon varias arquitecturas: un autoencoder variacional (VAE) básico, una versión mejorada con mayor regularización y un GAN basado en U-Net. Los resultados mostraron que este último superaba claramente a los demás, especialmente en casos de degradación severa o escrituras muy superpuestas.
El uso de skip connections asimétricas y una función de pérdida mixta permitió a la red aprender mejor las diferencias entre capas de texto, reconstruyendo con mayor nitidez las palabras ocultas.
Consecuencias para el patrimonio histórico
Este avance supone una alternativa no invasiva y accesible frente a las técnicas de laboratorio, lo que podría beneficiar a bibliotecas, monasterios y museos que conservan documentos frágiles y de gran valor cultural.
Además, al no depender de equipos especializados, se abre la puerta a que más instituciones en todo el mundo puedan participar en la recuperación de textos perdidos. Escritos de la Antigüedad Clásica, de los primeros siglos del cristianismo o de tradiciones como la siríaca o la gótica podrían salir a la luz con este tipo de algoritmos.
Los investigadores destacan que su propuesta es la primera comparación sistemática de modelos generativos aplicados a palimpsestos, lo que sienta las bases para futuros avances en este campo.
Mirando hacia el futuro
Aunque el sistema aún se basa en datos simulados, su éxito marca un paso decisivo hacia aplicaciones prácticas. La capacidad de recrear muestras verosímiles de escritura histórica degradada permite entrenar modelos más robustos y transferibles al mundo real.
En un horizonte próximo, estos algoritmos podrían combinarse con imágenes reales de manuscritos, mejorando aún más la reconstrucción y permitiendo que los textos ocultos resurjan tras siglos de silencio.
Con esta investigación, España se coloca en la vanguardia de la inteligencia artificial aplicada al patrimonio histórico, demostrando cómo la tecnología puede tender puentes entre el presente y los secretos del pasado.
La fotografía de representación de esta noticia muestra el Codex Ephraemi Rescriptus de la Biblioteca Nacional de Francia.
