google旗下人工智能研究机构deepmind，开发出会识别古希腊文本的人工智能ithaca，而且ithaca不仅能够识别古希腊文本，还能恢复损坏铭文上的文本，识别来源位置，甚至是估算铭文被创建的年代。
ithaca恢复文本的准确率达62%，并且能以71%准确率识别来源位置，而且能精确的估算铭文年代，范围限缩到30年间，历史学家已经使用ithaca重新评估希腊历史的重要时期。
历史学家通过古时候的文本，了解过去的文明，早在2500年前，希腊人就开始在石头、陶器和金属上书写，记录租约、法律、历法和神谕等各种内容，历史学家可以通过这些文本，知地道中海地区以前发生的大小事。
这些历史铭文在近几个世纪以来，不少已经遭到搬移和破坏，现代的年代测定技术，又无法运用在这些材料上，使得铭文解读困难且耗耗时日。因此deepmind与威尼斯卡大众卡里大学合作，开发出用于解译这些铭文的人工智能ithaca，ithaca取名自荷马奥德赛中希腊岛屿的名字，创建在deepmind文本恢复系统pythia之上。
ithaca使用来自非营利性组织帕卡德人文学院，全世界最大的希腊铭文数字资料集进行训练，deepmind提到，自然语言处理模型通常使用多字词进行训练，因为字词出现的顺序、位置，以及之间的关系，提供了额外的含义和上下文信息。
不过，因为历史学家有兴趣使用ithaca分析的铭文多数已经损坏，而且丢失大区块的文本，所以deepmind为了使模型仍然可用，除了使用多字词训练之外，也使用单词来训练，ithaca模型核心的稀疏自注意力机制，会平行评估这两个输入，并根据需要用于预测铭文。
deepmind也提供多种视觉辅助工具，让历史学家更容易解读ithaca的输出，ithaca会输出多个文本恢复假设，供历史学家以专业知识进行选择，当地理位置归因上，ithaca会当地图上显示可能的分布几率，来显示其不确定性，而且通过显示多个可能的区域几率，也能够让历史学家了解这些区域在古代，可能存在潜当地理关联。
ithaca在追溯铭文年代时，会产生公元前800年到公元800年，以十年为单位的预测日期分布，这使得历史学家可以利用模型可视化结果，提供更可信的判断。ithaca还会使用常见的计算机视觉技术，凸显对预测结果贡献最大的输入，借由显示不同颜色强度，突出显示影响ithaca对缺失文本、位置和日期做出预测的单词。
ithaca协助修复文本的能力极佳，与研究人员合作的历史学家，在单独修复古代文本的时候，具有25%的准确度，但在使用ithaca后，修复文本的准确度达到72%，这个结果凸显了人机合作的潜力，能更好地推进历史解释，并创建历史事件的相对年代。
通过ithaca的帮助，目前历史学家不认为重要的雅典法令，是在苏格拉底和伯里克里斯等名人生活的年代所制定。长期以来，人们一主动得这些法令是在公元前446/445年前制定的，但是经ithaca的分析，新的证据表示这些法令制定是在公元前420年代。尽管年份差异不大，但是对历史学家理解古代雅典政治史却非常重要。
deepmind与google云计算和google arts & culture合作，推出ithaca免费交互版本，并且进一步开源程序代码、预训练模型，以及交互式colaboratory笔记本，与研究人员、教育者和博物馆工作人员，共享这些研究成果。