Estos famosos papiros fueron descubiertos en 1752 en una antigua villa romana cerca de la Bahía de Nápoles que se cree que pertenece a la familia de Julio César. Como tal, representan la única biblioteca sobreviviente de la antigüedad. La mayoría de los 1.800 pergaminos residen en la Biblioteca Nazionale di Napoli, aunque algunos fueron ofrecidos como regalos a los dignatarios por el Rey de Nápoles y terminaron en la Biblioteca Bodleian de la Universidad de Oxford, la Biblioteca Británica y el Institut de France.	En mayo pasado, el profesor Seales dirigió un pequeño equipo de estudiantes universitarios en París para examinar la colección del Institut de France. Examinaron dos rollos completamente intactos, junto con cuatro pequeños fragmentos de rollos desenrollados a fines del siglo XIX. Los seis artículos serán escaneados en Diamond. Debido a que los cuatro fragmentos contienen muchas capas y presentan una escritura visible y expuesta en la parte superior, proporcionarán los datos clave necesarios para desarrollar la próxima iteración de la tubería de software de «desenvolvimiento virtual» del equipo, un algoritmo de aprendizaje automático que permitirá la visualización de tinta de carbón.	El uso de tinta de carbón es una de las principales razones por las que estos rollos han evadido el descifrado, según el profesor Seales. A diferencia de las tintas a base de metal utilizadas para escribir documentos medievales, la tinta de carbón tiene una densidad similar a la del papiro carbonizado en el que se asienta. Por lo tanto, parece invisible en los escáneres de rayos X.	«No esperamos ver de inmediato el texto en los próximos escaneos, pero proporcionarán los bloques de construcción cruciales para permitir esa visualización. Primero, veremos de inmediato la estructura interna de los pergaminos en más definición que nunca antes, y necesitamos ese nivel de detalle para descubrir las capas altamente comprimidas en las que se encuentra el texto. Además, creemos firmemente, y contrariamente a la sabiduría convencional, que la tomografía capta evidencia sutil de tinta no basada en la densidad, incluso cuando es invisible a simple vista en los datos escaneados», explicó Seales en un comunicado.	La herramienta de aprendizaje automático que estamos desarrollando amplificará esa señal de tinta al entrenar un algoritmo informático para reconocerla, píxel por píxel, a partir de fotografías de fragmentos abiertos que muestran exactamente dónde está la tinta, voxel por voxel, en los datos tomográficos correspondientes de los fragmentos. La herramienta se puede implementar en los datos de los rollos aún enrollados, identificar la tinta oculta y hacerla más visible para cualquier lector.