La IA ayuda a leer papiros de Herculano sin abrirlos

El 27 de junio de 2026, un equipo de investigadores publicó un avance de imagen computacional e inteligencia artificial que permite leer parte del contenido de los rollos de Herculano sin desenrollarlos con las manos.

Leer sin tocar

El Vesuvius Challenge reúne técnicas de aprendizaje automático, visión por computador y geometría para estudiar estos papiros carbonizados. Su dificultad central es física: tanto la tinta como el propio papiro contienen carbono. En una tomografía convencional de rayos X, ambos materiales producen muy poco contraste. La escritura no aparece como si fuera una tinta oscura sobre papel blanco.

El procedimiento combina varias fases. Primero se escanea el rollo con tomografía de alta resolución. Después, el equipo reconstruye digitalmente capas del papiro plegadas y comprimidas, las convierte en superficies tridimensionales y las aplana de forma virtual. Sobre esas superficies, modelos entrenados buscan señales extremadamente débiles compatibles con tinta. Es un desenrollado digital: el objeto permanece cerrado y el análisis se realiza sobre sus datos de imagen.

La Universidad de Kentucky informó el 25 de junio de nuevos textos, títulos y autores recuperados de los rollos, así como de una lectura y desenrollado virtual de extremo a extremo de múltiples ejemplares. No significa que todos los papiros puedan leerse ya ni que cada zona escaneada sea legible. Significa que el método ha cruzado un umbral importante: puede conectar la adquisición de imagen, la reconstrucción de una superficie y la lectura de escritura en un mismo flujo de trabajo.

Un problema de contraste y geometría

Un artículo publicado en Scientific Reports en junio describe otra pieza del rompecabezas: detectar tinta a partir de la topografía de la superficie. En lugar de depender solo de diferencias de densidad, que son mínimas en estos rollos, el enfoque estudia variaciones microscópicas asociadas a la escritura. La investigación muestra por qué no basta con aplicar un modelo general a una imagen: hay que construir datos adecuados, segmentar capas muy deformadas y comprobar que la señal corresponde realmente a trazos.

La IA no “traduce” automáticamente un libro antiguo. Ayuda a localizar y realzar evidencia de letras que estaba oculta en los escáneres. Después intervienen especialistas en papirología, griego antiguo e historia para identificar caracteres, reconstruir palabras y valorar si un fragmento admite una lectura segura. Un texto puede tener lagunas, pliegues mal reconstruidos o señales ambiguas; presentar esas incertidumbres es parte de la investigación, no un fallo del método.

Un archivo que vuelve a abrirse

Los rollos de Herculano forman parte de una biblioteca excepcional preservada por la erupción del año 79. Su lectura puede ampliar el acceso a obras y autores que permanecían encerrados en material carbonizado. Pero el interés no es solo recuperar frases llamativas. Cada columna legible necesita una cadena de evidencia: imagen, geometría, detección de tinta y evaluación filológica.

Ese es el valor más convincente del avance. La inteligencia artificial no sustituye a la arqueología ni a la filología; les ofrece una manera de trabajar sobre un objeto que no puede abrirse sin perderlo. Convertir capas inaccesibles en superficies examinables permite que el pasado vuelva a plantear preguntas, esta vez sin romper el soporte que las conserva.