赫库兰尼姆莎草纸（Herculaneum papyri）是一系列古代卷轴，它们在公元79年维苏威火山喷发中被碳化并保存下来。由于这些卷轴变成了类似木炭的块状物，在不破坏脆弱材料的情况下，物理上根本无法将其展开。几个世纪以来，即使在1750年代被挖掘出来后，这些卷轴的内容依然无法获取。微型CT扫描技术的最新进展已允许研究人员虚拟展开这些卷轴，但由于喷发时的极端高温，莎草纸变得极度扭曲和压缩，导致阅读其中的文字仍是一项重大挑战。
这张图片展示了碳化莎草纸的物理状态，它们被保存为类似木炭的块状物。
当Liam Warner和Nicola Bodill成功识别出PHerc. 306B卷轴上的首个字母时，取得了突破性进展。团队利用多步骤的技术流程来分离文字。首先，他们使用VC3D GrowPatch工具在3D扫描中分离出莎草纸表面，并由表面预测和螺旋拟合器引导，以导航复杂的紧密缠绕。为了检测墨迹，他们采用了双模型机器学习方法：公开可用的TRACE v3B模型和定制调优的“A-hn”模型。通过将这两个模型的输出相乘，只有当两个模型达成一致时，像素才被识别为墨迹，这显著减少了受损莎草纸表面产生的误报。
此视觉效果代表了使用VC3D GrowPatch和机器学习模型来分离文字的技术过程。
这张图片演示了TRACE v3B和“A-hn”模型如何协同工作以减少误报。
这种技术精度使团队能够解决特定的古文字学歧义。虽然之前已经识别出“τοδιαυτο”序列，但后续字符过于模糊无法确认。团队改进后的墨迹检测揭示了希腊字母“alpha”（α）上的关键中间笔画，使他们能够确认短语“τὸ δι᾽ αὑτὸ αἱρετόν”（即“本身可取的”）。这一表达具有重要意义，因为它出现在包括亚里士多德和Philodemus的作品在内的各种哲学论著中。虽然这一成功标志着一个重大里程碑，但卷轴仍高度压缩，目前的成就仅涵盖一小段内容——在4平方厘米的区域内识别出10个可读字符。Vesuvius Challenge的最终目标是将这些方法扩展到能够实现整卷卷轴70%的可读性。