Modello AI data manoscritti medievali con accuratezza di 5,4 anni
Un innovativo modello di intelligenza artificiale ha raggiunto una notevole accuratezza nella datazione di manoscritti medievali, con un errore medio assoluto (MAE) di soli 5,4 anni. Utilizzando un approccio probabilistico, il modello valuta le caratteristiche visive per prevedere le date, generando una distribuzione predittiva completa che tiene conto delle incertezze. L'architettura impiega un backbone EfficientNet-B2 abbinato a una testa di output Normal-Inverse-Gamma, addestrato con un obiettivo congiunto di log-verosimiglianza negativa e regolarizzazione dell'evidenza. Testato sul benchmark DIVA-HisDB, il modello ha analizzato con successo 150 pagine provenienti da tre codici medievali, raggiungendo un'accuratezza del 93% entro cinque anni. I risultati sono stati pubblicati su arXiv con ID carta 2605.06475.
Fatti principali
- Approccio probabilistico per la datazione di pagine di manoscritti storici basato esclusivamente su caratteristiche visive.
- Pone la datazione come regressione profonda evidenziale su un asse continuo degli anni.
- Fornisce una distribuzione predittiva completa con incertezza aleatoria ed epistemica scomposta.
- L'architettura combina un backbone EfficientNet-B2 con una testa di output Normal-Inverse-Gamma (NIG).
- Addestrato con un obiettivo congiunto di log-verosimiglianza negativa e regolarizzazione dell'evidenza.
- Testato sul benchmark DIVA-HisDB: 150 pagine, 3 codici medievali, 151.936 patch.
- Raggiunge un MAE di test di 5,4 anni, al di sotto della granularità di supervisione delle etichette secolari di 50 anni.
- Il 93% delle patch entro 5 anni, il 97% entro 10 anni.
- PICP del 92,6%, la migliore calibrazione tra i metodi confrontati.
- Pubblicato su arXiv con ID carta 2605.06475.
Entità
Istituzioni
- arXiv