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KI-Modell Apollo rekonstruiert Lücken in altgriechischen Texten

Das KI-Modell Apollo soll antike Papyri entziffern und fehlende Passagen in altgriechischen Texten ergänzen. Nach vorliegenden Angaben erreicht es dabei eine Trefferquote von rund 80 Prozent.

KI-Modell Apollo rekonstruiert Lücken in altgriechischen Texten
KI-Illustration / Symbolbild – keine Ereignisaufnahme
KI-Hinweis: Dieser Beitrag wurde automatisiert auf Grundlage externer Nachrichten- und Informationsquellen aufbereitet und unter Einsatz künstlicher Intelligenz erstellt bzw. sprachlich bearbeitet. Mehr zur KI-Verarbeitung

Ein KI-Modell namens Apollo soll Forschende dabei unterstützen, beschädigte altgriechische Texte zu entziffern und fehlende Passagen in antiken Papyri zu ergänzen. Nach den vorliegenden Angaben erreicht das System dabei eine Trefferquote von rund 80 Prozent.

Antike Textzeugnisse liegen häufig nur fragmentarisch vor. Bei Papyri können Teile des Materials fehlen oder unleserlich sein. Apollo ist darauf ausgerichtet, solche Lücken mithilfe künstlicher Intelligenz zu bearbeiten und Vorschläge für den fehlenden Text zu liefern.

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Für die Wissenschaft könnte das Modell damit ein zusätzliches Werkzeug bei der Auswertung historischer Quellen darstellen. Die genannte Trefferquote beschreibt den bisherigen Angaben zufolge die Genauigkeit der Ergänzungen. Welche konkreten Texte untersucht wurden, wie das Modell trainiert wurde und unter welchen Bedingungen die Ergebnisse erzielt wurden, geht aus den vorliegenden Informationen nicht hervor.

Die Vorschläge der KI ersetzen daher nicht automatisch die Prüfung durch Fachleute. Gerade bei fragmentarischen antiken Texten kommt es auf die Einordnung des erhaltenen Materials und die Bewertung möglicher Lesarten an. Genauere Angaben zu Einsatzgebieten und zur wissenschaftlichen Kontrolle der Ergebnisse liegen bislang nicht vor.

Über die Entwicklung berichtete zuerst die Kleine Zeitung.

Kurz zusammengefasst

  • Apollo soll beschädigte altgriechische Texte entziffern und Lücken in antiken Papyri ergänzen
  • Nach vorliegenden Angaben erreicht das Modell bei seinen Ergänzungen eine Trefferquote von rund 80 Prozent
  • Die KI-Vorschläge müssen von Fachleuten geprüft werden; Details zu Training und untersuchten Texten fehlen
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