Una IA aprendió griego antiguo y ya completa los huecos de papiros de 2.000 años

Los papiros y las inscripciones de la Antigüedad guardan rastros de la vida cotidiana: desde recibos y cartas personales hasta registros legales y documentos administrativos. El problema es que muchos llegaron hasta hoy con palabras ilegibles, fragmentos perdidos y lagunas enormes que complican su lectura. Una herramienta de inteligencia artificial llamada Apollo Restore busca agilizar esa tarea y completar los espacios vacíos de textos escritos en griego antiguo.

El modelo lo desarrollaron investigadores vinculados con la Academia Austríaca de Ciencias (ÖAW), junto con las empresas Mistral AI y SAIL Reply, y con la participación de especialistas de la Universidad Northeastern, en Estados Unidos. La primera versión se presentó en septiembre de 2026.

Apollo Restore fue entrenado con 600 millones de palabras en griego antiguo y tiene 24.000 millones de parámetros. Con esa base, puede proponer palabras o pasajes enteros para rellenar los huecos de documentos históricos.

Qué lo diferencia de otros sistemas

Restaurar un texto antiguo no es solo traducir palabras. Los investigadores tienen que considerar la gramática, el vocabulario, el contexto histórico, el tipo de documento y la época en que fue escrito.

La herramienta usa un modelo de lenguaje entrenado para reconocer patrones del griego antiguo y generar propuestas para las partes faltantes. Su particularidad es que no necesita saber de antemano cuántas letras faltan, a diferencia de otros sistemas que exigen indicar la extensión exacta del fragmento perdido.

El procedimiento tiene tres pasos. Primero, los investigadores ingresan el texto conservado y marcan los espacios a reconstruir. Después, la inteligencia artificial analiza las palabras disponibles y el contexto para generar distintas alternativas. Por último, los especialistas revisan esas opciones y evalúan cuáles tienen sentido desde el punto de vista lingüístico e histórico.

Una de las capacidades más llamativas es que distingue etapas y registros del griego antiguo. A partir de la estructura de las oraciones y del vocabulario, puede reconocer rasgos asociados a una obra como la Odisea, de Homero, y proponer palabras acordes con ese estilo.

El objetivo no es reemplazar a historiadores y filólogos, sino darles nuevas herramientas para investigar documentos que hasta ahora resultaban difíciles de interpretar.

Cómo le fue en las pruebas

Para medir su rendimiento, los investigadores tomaron fragmentos de documentos cuya lectura original ya se conocía, ocultaron partes y le pidieron al modelo que las completara.

En los fragmentos cortos, de hasta diez caracteres, la reconstrucción correcta apareció entre las primeras 20 opciones generadas en estos porcentajes:

- 80,6% en papiros documentales, como registros y documentos administrativos.
- 54,6% en papiros literarios, vinculados con obras y otros textos de carácter literario.
- 61% en inscripciones sobre piedra.

Estos resultados corresponden a una prueba específica y no significan que el sistema reconstruya correctamente la totalidad de esos documentos. La precisión cambia según el tipo y la extensión de las lagunas.

Además, se organizó una evaluación a ciegas con 20 especialistas en papirología, epigrafía y filología. Los participantes compararon las propuestas de la inteligencia artificial con restauraciones hechas por personas.

En el 77% de los casos, los especialistas consideraron que las propuestas de Apollo eran al menos tan buenas como las restauraciones humanas. Y en entre el 16% y el 20% de los casos, según la evaluación informada, las juzgaron mejores.

De todos modos, una propuesta plausible no necesariamente reproduce las palabras exactas del documento original. Una expresión puede ser gramaticalmente correcta y encajar en el contexto sin que exista evidencia suficiente para confirmar que fue la que escribió el autor.

Qué puede revelar sobre la vida en la Antigüedad

La utilidad de Apollo Restore va más allá de completar palabras aisladas. Los documentos cotidianos pueden aportar información sobre la economía, las relaciones sociales, la administración y las costumbres de las sociedades antiguas.

Según la Academia Austríaca de Ciencias, alrededor del 92% de los papiros antiguos todavía no fueron descifrados. La cifra refleja la magnitud del material pendiente de estudio, aunque no significa que todos esos documentos puedan recuperarse con esta herramienta.

El sistema también puede ayudar a revisar lecturas anteriores y ofrecer nuevas interpretaciones de textos dañados. En el trabajo de investigación se describe, por ejemplo, una mejora en la lectura de un papiro de Herculano que quedó carbonizado durante la erupción del Vesubio, en el año 79.

La iniciativa forma parte de un proyecto más amplio para desarrollar herramientas de inteligencia artificial destinadas al estudio de lenguas y manuscritos históricos. Entre los próximos objetivos están mejorar la lectura de papiros que todavía no pudieron descifrarse y ampliar las funciones de búsqueda de textos relacionados.