Чтобы научиться читать свитки Геркуланума, исследователи изготовили новые папирусы и сами сожгли их

Библиотека в Геркулануме — единственная известная сохранившаяся библиотека древности. В прошлом свитки пытались изучать, но большинство из них превратились в пепел, когда их попытались развернуть.

Во всех физически развернутых свитках содержались тексты, ранее неизвестные ученым. Многие написал эпикурейский философ Филодем, который жил в Геркулануме за столетие до извержения Везувия. До наших дней дошли около 1800 свитков и их фрагментов. Хранятся они в Италии, Франции и Англии.

Большинство источников времен античности были уничтожены. Благодаря сухому климату сохранились египетские папирусы. Также до нас дошли тексты, которые переписывали писцы и передавали следующим поколениям.

Однако, как считают ученые, свитки из Геркуланума — это подлинники древнего мира. Хранящиеся в них тексты представляют большой интерес для исследователей.

Прежде чем браться за настоящие свитки Зайлер решил создать свои собственные. Он захотел проверить, можно ли прочитать текст на обугленных свитках, не разворачивая их и не превращая в пепел. По его мнению, помочь в этом могли чернила, содержащие свинец. Если сканировать свиток рентгеновским излучением, они должны выделяться. Задачу виртуально развернуть свиток и извлечь скрытый текст он оставил компьютерным алгоритмам. Результаты исследования опубликованы в журнале PLOS ONE. 

Свинец поглощает до 25 раз больше рентгеновского излучения, чем обугленный папирус. Таким образом, написанные такими чернилами буквы должны выделяться на фоне папируса.

Вместе с командой Зайлер решил создать обугленный свиток, длиной около 11,5 сантиметра. В Египте он купил папирус и тростниковые ручки, а в Японии — чернила на основе сажи. Знакомым старшеклассникам он поручил писать тексты, выбрав фрагменты из «Звездных войн» и Библии, а также цитату из научно-фантастического телешоу 60-х годов «За гранью возможного». 

При этом школьники писали тексты не обычными чернилами. С помощью вышедших на пенсию химиков Дэвида Креймера и Елены Креймер Зайлер получил чернила, содержащие разную концентрацию свинца.

В своей домашней лаборатории Зайлер обуглил свитки, поместив их в полугерметичный стальной контейнер, содержащий очень мало кислорода. Контейнер он нагрел в высокотемпературной печи.

На следующем этапе ему помог физик Джейк ЛаМанна из Центра нейтронных исследований Национального института стандартов и технологий в Гейтерсберге (штат Мэриленд, США). Тот согласился создать трехмерную рентгеновскую компьютерную томографию обугленного свитка с помощью лабораторного источника рентгеновского излучения.

ЛаМанна соорудил специальный держатель для обугленного свитка. Вращая свиток в рентгеновском луче, он записал тысячи срезов, которые компьютер преобразовал в трехмерное изображение. Чернила с добавлением свинца выделялись на фоне более темного папируса. Даже минимальную концентрацию свинца (всего 25 микрограммов на квадратный сантиметр) легко удалось обнаружить с помощью рентгеновской компьютерной томографии и рентгеновской флуоресценции.

Майкл Сайрус Догерти из Национального института стандартов и технологий США ранее разработал для разворачивания результатов компьютерной томографии «рулонов желе» внутри литий-ионных аккумуляторов. ЛаМанна решил подключить его к проекту и поинтересовался, получится ли использовать этот алгоритм для свитков.

Догерти согласился и забрал данные с собой. Чтобы развернуть свиток, ему пришлось немного подкорректировать код, чтобы он учитывал неравномерную и меняющуюся толщину свитка. Спустя пару дней исследователь вернулся с примерами развернутого свитка.

Сама идея изучать свитки с помощью машинного обучения не нова. Идея Зайлера заключается в поиске свинца. Он предлагает сначала сканировать свитки методом рентгеновской флуоресценции, что позволит обнаружить свитки с чернилами, содержащими свинец. После этого свитки можно будет сканировать с помощью рентгеновской компьютерной томографии.

ЛаМанна отметил, что сейчас хочет заняться более тщательным изучением компонентов туши. Еще одна задача — попробовать создать обучающие наборы данных, чтобы разработать надежные алгоритмы для чтения настоящих свитков.

Закладка

Скопировать ссылку

Email

Печать

Twitter

VK

Telegram