Науковці створили метод відбору сувоїв Геркуланума для розшифрування
Науковці перевірили метод пошуку свинцю в чорнилі сувоїв Геркуланума, що може полегшити їх цифрове розшифрування.
Дослідники створили обвуглені моделі папірусних сувоїв, щоб перевірити спосіб відбору сувоїв Геркуланума з чорнилом на основі свинцю. Такі документи можуть бути значно придатнішими для подальшого неінвазивного аналізу та цифрового розгортання, повідомляє Ars Technica.
Моделі обвуглених папірусів
Команда придбала сучасний єгипетський папірус і традиційне японське чорнило із сажі. До чорнила додали різну кількість нітрату свинцю, щоб отримати зразки з різною концентрацією металу. Папіруси розписали очеретяним стилосом, після чого просканували методом комп’ютерної томографії та обвуглили у високотемпературній печі, відтворюючи стан стародавніх сувоїв.
Потім фізик Джейк ЛаМанна створив тривимірні рентгенівські знімки обвуглених моделей у Центрі нейтронних досліджень Національного інституту стандартів і технологій США в Меріленді. Співавтор дослідження Майкл Сайрус Догерті адаптував програму, яку раніше застосовував для цифрового розгортання томографічних знімків компонентів літій-іонних батарей, аби прочитати текст на моделях сувоїв.
Пошук свинцю в чорнилі
Сувої Геркуланума, обвуглені під час виверження Везувію 79 року нашої ери, надто крихкі для фізичного розгортання. Понад 600 таких сувоїв залишаються згорнутими. Багато з них написані вуглецевим чорнилом, яке майже не відрізняється на рентгенівських знімках від папірусу, тому прочитання тексту ускладнене.
Водночас у 2016 році на двох фрагментах сувою виявили літери, що містили свинець. За словами дослідника Дугласа Сайлера, наявність свинцю в чорнилі забезпечує значно виразніший сигнал для візуалізації. Автори роботи вважають, що навіть портативний рентгенофлуоресцентний сканер може допомогти визначити сувої, які варто першочергово досліджувати.
Результати описано у статті, опублікованій у журналі PLoS ONE. Метод може доповнити роботу проєкту Vesuvius Challenge, який поєднує цифрове розгортання сувоїв і машинне навчання для читання їхнього тексту.
