Un’innovativa ricerca promette di rivoluzionare la cronologia dei Rotoli del Mar Morto, un tesoro inestimabile per la comprensione delle origini giudaiche e cristiane. Per questa svolta è stato fondamentale unire le competenze di chimica e fisica applicate all’Intelligenza artificiale. Si è potuto così superare i limiti dei metodi di datazione tradizionali. I risultati potrebbero riscrivere alcune pagine importanti della storia antica.

Un team di ricerca dell’Università di Pisa, composto in particolare dalle professoresse Ilaria Degano, Maria Perla Colombini e dal dottor Jacopo La Nasa del Dipartimento di Chimica e Chimica Industriale, ha pubblicato su PLOS One, una delle più autorevoli riviste open access, lo studio che potrebbe portare a riscrivere la datazione dei famosi Rotoli.

I ricercatori hanno utilizzato la datazione al radiocarbonio (14C) come marcatore temporale affidabile per colmare il vuoto cronologico tra il IV secolo a.C. e il II secolo d.C.. Per la prima volta su questi rotoli, si applica un trattamento chimico specifico per rimuovere i materiali grassi dai campioni dei manoscritti tramite estrazione con solvente, prima della datazione al 14C. Gli autori dello studio ha anche impiegato metodi di chimica analitica specializzati, sia prima che dopo il pretrattamento dei campioni. Si sono assicurarsi così che la quantità totale di lipidi fosse al di sotto di una soglia che avrebbe potuto falsare significativamente la datazione al 14C. Successivamente, hanno datato i campioni utilizzando due macchine di spettrometria di massa con acceleratore (AMS). Questi sforzi hanno portato a ottenere 27 date valide al 14C, migliorando ed estendendo la serie esistente di Rotoli del Mar Morto datati con questa tecnica. È emerso quindi che le date al 14C spesso indicano intervalli temporali più antichi per i manoscritti individuali e per l’emergere delle scritture «asmonee» ed «erodiane». Sebbene i risultati calibrati fossero talvolta bimodali, un effetto della curva di calibrazione non monotona, i ricercatori hanno trovato il modo di risolvere questo problema.

«Il nostro compito è stato assicurare che i materiali inviati per la datazione fossero il più possibile puliti e privi di residui che potessero alterare i risultati – ha spiegato la professoressa Degano a Unipinews -, per farlo abbiamo sviluppato e validato un protocollo specifico che consente di rimuovere i contaminanti senza compromettere l’integrità del campione e di verificarlo analiticamente. È stata una sfida che ha richiesto grande precisione, perché abbiamo lavorato su reperti unici e fragili. Questo approccio, altamente innovativo, potrà essere impiegato in futuro anche su altri manoscritti antichi, offrendo uno standard avanzato per la preparazione di campioni destinati alla datazione radiometrica».

Il ruolo dell’Intelligenza artificiale (Enoch)

I ricercatori hanno messo a punto protocolli innovativi per la rimozione dei contaminanti presenti nei frammenti, come i residui di vecchi restauri, che avrebbero potuto compromettere la precisione della datazione al radiocarbonio. La loro sfida è stata quella di assicurare che i materiali inviati per la datazione fossero puliti e privi di residui, sviluppando e convalidando un protocollo specifico che rimuove i contaminanti senza intaccare l’integrità del campione e verificandolo analiticamente. Questi dati chimico-fisici di alta precisione sono stati poi essenziali per addestrare il modello di intelligenza artificiale Enoch.

Il modello predittivo basato sul machine learning, chiamato Enoch si è addestrato utilizzando 24 campioni di rotoli datati con il 14C. Questo ha permesso di ridurre la soggettività della paleografia, offrendo previsioni di datazione basate sulla probabilità e fondate su evidenze fisiche (14C) e geometriche (basate sulla forma della scrittura). Per i dati di addestramento, gli sviluppatori hanno utilizzato OxCal v4.4.2, in modo da ottenere le distribuzioni di probabilità dai risultati del 14C, poiché questi non sono date singole ma intervalli con probabilità. Solo in caso di evidenza bimodale, si è utilizzata la conoscenza paleografica per limitare gli intervalli di datazione prodotti dalla calibrazione. Enoch ha applicato la regressione a cresta bayesiana su vettori di caratteristiche dello stile di scrittura angolari e allografici. I ricercatori hanno scelto questo approccio perché si sposava con le curve di probabilità per le date al 14C, consentendo di incorporare tutte le informazioni disponibili e di mantenere l’interpretabilità, fornendo una distribuzione a posteriori che indica l’incertezza associata alle date stimate.

L’importanza di unire metodi diversi

Enoch ha dimostrato che non c’è una differenza temporale tra le due metà della Grande Pergamena di Isaia (1QIsaa), stimando che entrambi gli scribi abbiano lavorato nello stesso periodo tra il 180 e il 100 a.C.. Inoltre l’IA ha accuratamente fornito una stima di datazione simile per 4Q319, un manoscritto ritenuto materialmente parte di 4Q259, la cui datazione era stata usata per l’addestramento.

In sintesi, l’integrazione di metodi così diversi ha permesso di ottenere un valore fortemente migliorato dalle fonti di prova, consentendo una mutua conferma tra l’evidenza fisica (materiale) e quella geometrica (basata sulla forma). I risultati hanno portato a quattro nuove intuizioni fondamentali: le date al 14C e le stime di Enoch sono, in generale, più antiche delle precedenti stime paleografiche. Questo significa che manoscritti di tipo asmoneo e persino la scrittura erodiana sono emersi molto prima del previsto, suggerendo una coesistenza degli stili invece di una transizione sequenziale. Questa nuova cronologia ha un impatto profondo sulla nostra comprensione della storia dell’antica Giudea e delle comunità che hanno prodotto questi testi.

Ora, grazie a questo studio, i frammenti biblici 4Q114 (Daniele) e 4Q109 (Ecclesiaste) si considerano i primi frammenti conosciuti di libri biblici risalenti all’epoca dei loro presunti autori, fornendo una prova tangibile cruciale per gli studiosi. L’approccio di Enoch fornisce oggettività quantificata alla paleografia, riducendo la soggettività e il ruolo della conoscenza tacita degli esperti, offrendo opzioni basate sulla probabilità su basi empiriche.