Papiros de Herculano: leer sin desenrollar

Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 +0000

Fragmentos del papiro PHerc. 1521, conservados en la British Library. Fotografía de autor desconocido, British Library; procedencia, dominio público.

Los rollos de Herculano parecen trozos de carbón. Sin embargo, dentro de esos cilindros oscuros queda escritura griega. La erupción del Vesubio del año 79 cubrió la ciudad y la Villa de los Papiros, donde se halló una biblioteca antigua excepcional. El calor carbonizó los rollos: esa transformación contribuyó a que sobrevivieran, pero también los convirtió en objetos quebradizos y difíciles de abrir.

La pregunta es de ingeniería y de conservación a la vez: ¿cómo recuperar la escritura de algo que podría destruirse al intentar desplegarlo? La respuesta combina física experimental, reconstrucción tridimensional, procesamiento de imágenes, aprendizaje automático y lectura experta. Ninguna de esas etapas, por sí sola, basta.

Herculano antes y después de la erupción

Herculano era una ciudad costera a unos siete kilómetros del Vesubio, con casas decoradas, termas y edificios públicos. El Parque Arqueológico calcula unas veinte hectáreas y cuatro mil habitantes. Aún se recuperaba del terremoto del año 62 cuando llegó la erupción del 79.

Recreación generada con IA para imaginar el antes y el después de la erupción del año 79. La posición de los edificios, el relieve y el aspecto de la costa son ilustrativos; la imagen no es una reconstrucción arqueológica exacta.

La ciudad ocupaba una terraza sobre el mar, entre dos cursos de agua. Tenía calles trazadas en cuadrícula y, en época de Augusto, se habían renovado edificios públicos como el teatro y la basílica. A diferencia de la imagen que solemos asociar con Pompeya, aquí se conservaron también puertas, muebles, alimentos y otros materiales orgánicos. Esa conservación excepcional ayuda a reconstruir la vida cotidiana; procede del mismo fenómeno que volvió casi ilegibles los libros de la villa. El Parque Arqueológico describe estos hallazgos.

La columna de ceniza y piedra pómez colapsó horas después; sus nubes de gas y ceniza avanzaron a ras de suelo, arrasaron edificios y llegaron a la costa. La ficha del Parque habla de unos 400 °C; un estudio geológico de 2023 estima entre 495 y 555 °C para la primera oleada, a partir de carbón de madera, y temperaturas menores para las corrientes posteriores. Son reconstrucciones: la duración, la mezcla con aire y agua y el método cambian la estimación. El depósito enterró la ciudad bajo unos veinte metros de material volcánico.

Restos hallados en las cámaras costeras, conocidas como fornici. Fotografía de Ad Meskens, Wikimedia Commons; página original, CC BY-SA 4.0. Imagen redimensionada y convertida a WebP.

En la playa y en doce cámaras de piedra se hallaron restos de centenares de personas que esperaban huir por mar. Un estudio de 2001 analizó a 80 de unas 300 personas recuperadas allí y propuso una muerte casi instantánea por una oleada cercana a 500 °C. Estudios posteriores describen varias oleadas y temperaturas distintas.

Las excavaciones borbónicas comenzaron en 1738 a través de pozos y túneles. En la Villa de los Papiros aparecieron rollos con aspecto de carbón en 1752. El Parque Arqueológico cuenta más de 1.800 papiros carbonizados, entre rollos y fragmentos. Predominan tratados filosóficos griegos de Filodemo sobre ética, poesía, retórica, música, vicios y virtudes; también hay textos latinos. El Philodemus Project de UCLA edita y traduce parte de este corpus, cuya extensión completa aún se desconoce.

La villa no era una biblioteca pública: era una gran residencia suburbana de la élite romana, con esculturas y vistas al mar. Su propietario exacto no está demostrado; se ha propuesto una relación con la familia de los Pisones y con Filodemo, filósofo epicúreo del siglo I a. C. El predominio de sus obras entre los textos abiertos dice mucho sobre la colección conocida, pero no permite suponer que todos los rollos cerrados sean de ese autor ni que el resto de la villa esté excavado. Gran parte permanece bajo la ciudad moderna. La Herculaneum Society explica tanto la composición conocida como sus incertidumbres.

El hallazgo abrió otro problema histórico: cómo leer objetos que se rompían al tocarlos. Los primeros intentos llegaron a cortar rollos longitudinalmente; en algunos casos se copiaba una capa y se raspaba para alcanzar la siguiente. Antonio Piaggio ideó después una máquina que tiraba lentamente de las hojas para separarlas. Estos procedimientos rescataron textos que de otro modo se habrían perdido, pero sacrificaron parte del soporte. La Herculaneum Society documenta estos métodos. La fotografía multiespectral mejoró más tarde la lectura de las superficies ya expuestas: la tinta negra puede distinguirse del papiro ennegrecido con longitudes de onda que nuestros ojos no perciben. Ninguna fotografía externa, por buena que sea, alcanza las vueltas todavía selladas en el interior.

Un libro que no se puede abrir

El papiro está formado por capas enrolladas que, tras la carbonización, se aplastaron y agrietaron. Separarlas puede desmenuzarlas o arrancar fibras: las aperturas históricas salvaron textos, pero también destruyeron material.

En vez de tirar de una hoja, se puede atravesar el rollo con rayos X y reconstruir su interior. Este enfoque exige dos logros distintos: distinguir las capas muy juntas y detectar la tinta sobre un soporte que también contiene carbono.

Luz producida por electrones en curva

El European Synchrotron Radiation Facility (ESRF) está en Grenoble. Allí se hicieron los primeros experimentos de contraste de fase con papiros y, en diciembre de 2025, se escaneó PHerc. 1667 en la línea BM18. Ese volumen de alta resolución sustenta el resultado anunciado el 25 de junio de 2026.

La británica Diamond Light Source produjo otros escaneos: su línea I12 examinó PHerc. 172 en julio de 2024, y en 2019 escaneó rollos y fragmentos del Institut de France. Son resultados distintos a los obtenidos en el ESRF.

Una carga eléctrica acelerada emite radiación; cambiar de dirección también es acelerar. Como una bicicleta que toma una curva a rapidez constante, los electrones de alta energía del sincrotrón cambian de trayectoria al pasar por campos magnéticos. Ese movimiento produce luz, incluidos rayos X, que viajan por líneas de haz hasta estaciones experimentales. Su brillo y control permiten mediciones difíciles con fuentes convencionales.

Instalación del ESRF en Grenoble. Fotografía de Anders Sandberg, publicada en Wikimedia Commons; página original, licencia CC BY 2.0.

De muchas proyecciones a una hoja virtual

Como en un TAC médico, la tomografía combina proyecciones desde muchos ángulos para reconstruir un volumen. Aquí se escanean objetos pequeños con rayos X de alta energía y resolución micrométrica; la escala y las prestaciones difieren de las de un equipo clínico.

El volumen muestra fibras y capas, no una página. Hay que localizar y segmentar cada superficie, corregir pliegues, roturas y adhesiones, y aplanarla matemáticamente en 2D conservando su posición dentro del rollo.

Cada punto del volumen reconstruido es un vóxel, el equivalente tridimensional de un píxel. Para PHerc. 1667, el estudio de 2026 informa de vóxeles de unos 2,4 micrómetros por lado en el escaneo principal. Esa cifra describe el muestreo; no garantiza que dos hojas pegadas se distingan siempre. La calidad depende también del contraste, el movimiento, la reconstrucción y la compresión de las fibras. El equipo ajustó la energía del haz, la distancia entre muestra y detector y el tratamiento del contraste de fase para equilibrar la separación de capas y la visibilidad de la tinta.

La geometría es tan importante como la resolución. En una sección transversal se ven líneas concéntricas deformadas, pero seguir una de ellas a lo largo de todo el rollo exige evitar saltos a la vuelta vecina. En PHerc. 1667 una red 3D propuso qué vóxeles pertenecían a la cara de escritura. Esa predicción guio la construcción de una malla de cuadriláteros; el equipo corrigió manualmente las zonas dudosas y comprobó la malla sobre los cortes originales. Después la extendió en un plano con poca deformación. Cada píxel de la imagen plana conserva una correspondencia con una posición 3D: si aparece una letra sospechosa, se puede volver a inspeccionar el volumen en ese lugar. Para obtener la imagen de la hoja se muestrearon valores tomográficos a ambos lados de su superficie siguiendo la normal local, no simplemente un corte plano arbitrario.

Esquema propio del desenrollado virtual, simplificado y sin escala. El punto P de la malla tiene coordenadas en el volumen (x, y, z) y en la hoja aplanada (u, v); esa correspondencia permite volver desde una posible letra a la medición original.

El problema del contraste

La tinta y el papiro carbonizados pueden contener carbono, así que la absorción de rayos X apenas los distingue. Algunas tintas incluyen elementos densos como plomo; recetas y conservación varían, por lo que no existe una señal universal.

El contraste de fase mide también los pequeños adelantos y retrasos que los materiales imprimen a la onda de rayos X. Tras propagarse cierta distancia, esas variaciones resaltan bordes y fibras: ayudan a localizar capas y, a veces, tinta. No siempre la distinguen; en ocasiones el modelo aprende señales texturales débiles.

Qué aprende el modelo

Hay modelos para dos tareas diferentes: proponer la superficie de la hoja y estimar dónde hay tinta. La tomografía se reconstruye a partir de las proyecciones; el aplanado final es una operación geométrica sobre la malla revisada. Ninguno de estos modelos traduce griego. Para entender qué aporta la detección de tinta conviene detenerse en su operación básica: la convolución.

Qué hace una convolución de imagen

Una imagen digital es una cuadrícula de números. Un filtro pequeño, o núcleo, se desplaza por ella y calcula, en cada posición, una suma ponderada de los valores cercanos. Pensemos en tres píxeles de una fila con intensidades 20, 20, 80. Si aplicamos los pesos −1, 0, +1, el resultado en el centro es −20 + 0 + 80 = 60: el filtro responde a un cambio de intensidad. En una región uniforme, como 20, 20, 20, daría cero. Es un ejemplo didáctico de detección de bordes, no el filtro concreto utilizado por el proyecto.

En dos dimensiones el núcleo es una pequeña tabla, por ejemplo de 3 × 3 valores, que recorre alto y ancho. En tres dimensiones es un pequeño bloque que también avanza entre cortes tomográficos. Así, una respuesta puede depender a la vez de una fibra visible en un corte, de su continuidad en los cortes contiguos y de una pequeña alteración sobre la superficie. Los pesos de las redes convolucionales no se escriben a mano como en el ejemplo: se ajustan durante el entrenamiento para reducir la diferencia entre sus predicciones y las marcas conocidas de tinta o superficie.

Ejemplo inventado para mostrar una sola posición del filtro 2D: los productos de los nueve pares se suman y dan 140. Al desplazar el filtro se obtendría un mapa completo. En aprendizaje profundo se suele llamar «convolución» a esta operación aunque, en sentido matemático estricto, el cálculo sin invertir el núcleo es una correlación cruzada.

Una capa de filtros produce mapas de características. Las primeras capas pueden responder a bordes o texturas locales; las siguientes combinan esas respuestas en patrones más amplios. Compartir los mismos pesos en todas las posiciones permite buscar una señal similar a lo largo de la hoja, aunque no esté siempre en el mismo lugar. La ventaja no convierte una mancha en una letra: una grieta, una fibra o un artefacto del escaneo también pueden activar filtros. Por eso hacen falta ejemplos bien alineados, pruebas en regiones no usadas para entrenar y revisión del volumen original.

De los fragmentos conocidos a la tinta oculta

En el trabajo inicial de EduceLab-Scrolls, los investigadores alinearon escaneos de rayos X de fragmentos con fotografías infrarrojas de sus superficies. En esas fotografías la tinta se distingue mejor; especialistas pudieron marcarla y crear etiquetas binarias —tinta o fondo— que se proyectaron sobre el volumen alineado. Así se entrenó un modelo supervisado con pequeños parches tridimensionales: recibe valores de rayos X alrededor de una posición y aprende a predecir si en el centro hay tinta. Un ejemplo publicado usó una red convolucional 3D para analizar contexto entre cortes y producir un mapa de probabilidades de tinta.

La alineación es decisiva: si una marca fotográfica cae unos píxeles fuera de lugar sobre la tomografía, se enseñaría al modelo que una fibra limpia es tinta. Por ello, el trabajo de EduceLab-Scrolls excluyó del entrenamiento puntos próximos a los bordes ambiguos de las etiquetas. También probó sus predicciones en partes de fragmentos apartadas del entrenamiento y aplicó el detector a capas ocultas de esos fragmentos. Allí ya no existe una fotografía directa de la cara que se intenta recuperar.

Visualización de tinta detectada en una capa oculta del fragmento F4, producida desde el volumen de rayos X. No es una fotografía de un rollo intacto ni una lectura automática de palabras. Figura del artículo de Stephen Parsons y colaboradores, EduceLab-Scrolls, CC BY-NC-SA 4.0; convertida a WebP y compartida bajo la misma licencia.

Esquema explicativo, no una representación exacta de una arquitectura o escaneo concreto. Para ver ejemplos reales de trazos y sus etiquetas, consulta la documentación del primer hallazgo de tinta y esta animación oficial del entrenamiento.

En el trabajo más reciente sobre PHerc. 1667 se empleó otra arquitectura: un codificador con convoluciones 3D procesa un pequeño bloque orientado respecto a la hoja y un decodificador 2D devuelve una probabilidad de tinta para cada posición de la superficie. Esta combinación tiene una razón concreta: la fotografía infrarroja usada como etiqueta indica dónde hay tinta sobre la hoja, pero no su profundidad exacta en el volumen. El modelo resume la información de profundidad antes de producir el mapa plano. Sus ventanas de 256 píxeles cubren aproximadamente 614 micrómetros, menos que una letra completa; así se limita el aprendizaje de formas de letras o palabras en lugar de señales físicas locales. El artículo de 2026 detalla esta arquitectura.

Una vez entrenado con fragmentos, el detector señaló trazos en rollos cerrados que no habían servido para ese primer entrenamiento. El equipo seleccionó regiones prometedoras, generó etiquetas provisionales a partir de predicciones y volvió a ajustar el modelo en varias rondas. Esta pseudoetiquetación puede aumentar la visibilidad de señales débiles, pero también reforzar errores si se acepta una predicción sin examen. En PHerc. 1667 se reservaron columnas para comprobar la evolución y las imágenes finales pasaron por lectura papirácea. No se utilizaron reconocimiento óptico de caracteres ni modelos de lenguaje para producir la tinta inferida.

Para evaluarlo, se reserva una zona que el modelo no ha visto y se comparan sus predicciones con las etiquetas: ¿cuántos trazos recupera y cuántos falsos añade? Los primeros datos eran escasos y dejaban caracteres sin detectar; omitir una señal es preferible a inventar tinta. Las etiquetas también dependen de la alineación y de la lectura humana.

En PHerc. 1667, una red convolucional 3D tipo U-Net ayuda a localizar superficies; el equipo convierte sus resultados en una malla que inspecciona y corrige. En PHerc. Paris 4, una red 3D distinta segmenta depósitos de tinta que sí son visibles directamente en el volumen gracias al nuevo escaneo. Su coincidencia con trazos recuperados sobre la hoja aplanada ofrece una comprobación física independiente en ese rollo; no significa que la tinta de todos los papiros sea igualmente visible.

Las capas apretadas, roturas, trazos débiles o un cambio de tinta y escáner dificultan la detección. El modelo entrega un mapa de señales probables, no una transcripción. Papirologistas leen e interpretan el griego y los equipos técnicos comprueban que cada propuesta se apoya en los datos.

Qué se ha leído y qué falta

El anuncio del Vesuvius Challenge del 25 de junio de 2026 presentó PHerc. 1667: unos 1,4 metros de superficie conservada y 22 columnas o equivalentes. El artículo científico aclara que partes de las primeras columnas no se leen con seguridad; letras perdidas e inciertas se marcan según las convenciones papiráceas.

El texto parece un tratado ético de contexto estoico: menciona a Aristocreonte, discípulo de Crisipo, y probablemente data del siglo II a. C. Su autor y título siguen desconocidos. PHerc. 139 sí aporta el título de Filodemo, Sobre los dioses, libro 8; PHerc. 172, escaneado en Diamond, el de Sobre los vicios, libro 1.

«Leer el rollo entero» significa estudiar toda la superficie que sobrevive en PHerc. 1667, no recuperar las partes perdidas de un libro original completo. Algunas capas faltan o conservan trazos ilegibles; cada rollo presenta límites geométricos y señales diferentes.

Ruinas del yacimiento de Herculano. Fotografía de Christofle Van Der Meulen; página original, dedicada al dominio público mediante CC0 1.0.

Para explorar el proyecto

Tutorial oficial de tinta: datos, entrenamiento e inferencia.
Datos y formatos y repositorio oficial: volúmenes, segmentación y herramientas de desenrollado.
Artículo científico de 2026: métodos, revisión papirácea y limitaciones.

La física mide sin abrir el rollo; la geometría convierte el volumen en superficies; el aprendizaje automático destaca señales de tinta; y los especialistas interpretan y validan el texto. Los datos y el código abiertos permiten revisar cada paso.

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