“Los Rollos del Mar Muerto nos enseñan que el tiempo no destruye la verdad; solo espera la ciencia adecuada para revelarla”

Inteligencia artificial y nanotecnología aplicadas a los Rollos del Mar Muerto: estado del arte, hallazgos y próximos pasos

1) Panorama general

En la última década, dos vectores tecnológicos han transformado radicalmente el estudio de Qumrán:

• IA/aprendizaje automático para identificar escribas, fechar, segmentar y reagrupar fragmentos.
• Nanociencias y ciencias de materiales (hiperespectral, micro-XRF 2D/3D, Raman, FTIR, SEM-EDS, micro-CT, e incluso ADN antiguo) para revelar tinta invisible, caracterizar soportes y determinar procedencias. En paralelo, la digitalización hiperespectral de la Autoridad de Antigüedades de Israel (IAA) abrió un corpus de imágenes científicas de alta precisión para la comunidad global.

2) Digitalización e imagen multiespectral (la base de todo)

La IAA, en asociación con Google, construyó la Leon Levy Dead Sea Scrolls Digital Library, fotografiando recto/verso de cada fragmento en múltiples longitudes de onda y con iluminación controlada. Esto permite detectar trazos de tinta y daños imperceptibles a simple vista, y servir “datos limpios” a algoritmos de IA y a análisis físicos posteriores.

Casos concretos: en fragmentos considerados “en blanco” se recuperó escritura mediante multispectral/hyperspectral imaging, revalorizando materiales archivados durante décadas.

3) IA que “lee” la mano del escriba, reagrupa y (re)fecha

• Identificación de escribas. Un hito fue el análisis del Gran Rollo de Isaías (1QIsaa): modelos de aprendizaje profundo sobre morfometría de letras mostraron que dos escribas colaboraron en el manuscrito, una conclusión estadísticamente robusta e inédita por métodos tradicionales.
• Fechado algorítmico integrado (“Enoch”). En 2025, el equipo de Groningen combinó rasgos paleográficos cuantificados por IA con series de datación por radiocarbono (con control de contaminantes) para estimar cronologías de fragmentos; el método sugiere ajustes finos en rangos Hasmoneo/Herodiano y coherencias internas del 1QIsaa entre “mitades” del rollo. Es una herramienta auxiliar (no sustitutiva) que refuerza y, a veces, corrige juicios humanos.
• Segmentación y ensamblaje asistidos. Nuevos pipelines separan tinta vs. soporte en imágenes multiespectrales para mejorar la lectura, el trazado de contornos de letras y la agrupación de fragmentos con afinidades tipográficas/geométricas, pasos clave antes del “puzzle” de reconstrucción.

Balance: la IA hoy complementa la paleografía, aportando: (i) medidas objetivas de semejanza de ductus, (ii) priorización de empalmes probables, (iii) cronologías comparativas más consistentes entre lotes.

4) Nanotecnología y ciencias de materiales: lo que revela la materia

a) Micro-XRF 2D/3D (química elemental in situ)
Aplicada a pergaminos de Qumrán para mapear cloro/bromo y otros elementos, inferir proveniencia y procesos de fabricación/conservación sin muestrear. El salto a micro-XRF 3D permitió estrategias nuevas para patrimonio, con impacto directo en los Rollos.

b) Raman, FTIR, SEM-EDS, XRD (firma molecular y microestructura)
Estos métodos, a “escala micro/nano”, caracterizan pigmentos y aglutinantes: confirman que la tinta negra es mayoritariamente carbonosa (hollín) con diversas cargas minerales; han identificado en casos de tinta roja el uso de cinabrio (HgS); y han estudiado residuos de tinteros de época romana relevantes para entender recetas de tinta y su variabilidad.

c) Capas inorgánicas y tratamientos
En la “Rollo del Templo” se descubrió una capa superficial rica en sulfatos evaporíticos, que condiciona conservación, lectura y respuesta espectroscópica; este tipo de hallazgos explica por qué algunos textos responden mejor a ciertos canales espectrales.

d) Micro-CT y “desenrollado virtual”
El pipeline de virtual unwrapping (segmentación volumétrica + desarrollo geométrico) demostró, con el rollo de En-Guedi, que puede leerse texto sin abrir un cilindro carbonizado; aunque no es un rollo de Qumrán, la técnica es directamente transferible a piezas frágiles del ecosistema DSS.

e) Proteómica/metabolómica de tintas
Estudios recientes exploran proteínas/compuestos orgánicos del aglutinante, paso clave para discriminar prácticas escriturarias y evaluar restauraciones antiguas.

5) ADN antiguo en pergaminos: “huellas” biológicas para reagrupar y trazar rutas

La secuenciación de ADN antiguo del soporte (piel de oveja, vaca, cabra, etc.) permitió “genotipar” fragmentos:

• separar piezas que no pertenecen al mismo rollo aunque sean paleográficamente parecidas,
• proponer que algunos manuscritos llegaron desde fuera de Qumrán, y
• aportar control de autenticidad frente a ensamblajes modernos o forgeries.

6) Autenticidad y control científico

Las mismas herramientas (hiperespectral, micro-XRF, SEM-EDS, etc.) han sido decisivas para desenmascarar los falsos “fragmentos DSS” del Museum of the Bible (2019–2020), estableciendo metodologías de referencia para futuros peritajes.

7) ¿Qué avance concreto han permitido estas técnicas?

• Relecturas: recuperar tinta desvaída o oculta y mejorar la legibilidad de pasajes; detectar anotaciones/verso inadvertidos.
• Recomposición: IA + química + ADN permiten agrupar por “familias materiales” y “manos”, reduciendo falsos empalmes.
• Cronologías mejor calibradas: integración IA–^14C para franjas temporales coherentes entre lotes y escribas.
• Historia material: mapeo de sales, capas, pigmentos y aglutinantes, con implicaciones sobre origen y cadena de conservación.
• Protocolos de conservación basados en diagnóstico físico-químico, priorizando ambientes/iluminación adecuados según la “firma” material.

8) Limitaciones y precauciones metodológicas

• IA ≠ oráculo: su salida debe validarse con paleografía clásica y controles cruzados (datación, química, contexto arqueológico).
• Imagen multiespectral: no todos los pigmentos responden igual; capas minerales (p. ej., sulfatos) pueden enmascarar señales.
• ADN antiguo: es fragmentario y susceptible a contaminación; exige protocolos estrictos y lectura estadística conservadora.
• Autenticidad: la proliferación de fragmentos en mercado requiere pericias multimodales antes de inferencias textuales.

9) Hoja de ruta (2025–2030): hacia reconstrucciones “holísticas”

1. Pipelines integrados (imagen → segmentación → paleografía computacional → química/ADN → datación bayesiana) con versionado abierto.
2. Modelos generativos explicables para sugerir empalmes con métricas de confianza y trazabilidad de evidencias.
3. Más “virtual unwrapping” donde el riesgo físico de apertura sea inaceptable.
4. Ampliar proteómica/metabolómica del aglutinante para discriminar talleres/recetas.
5. Publicación continuada de hiperespectrales crudos en la Leon Levy DSL para reproducibilidad y entrenamiento de modelos.

Conclusión

La convergencia entre IA y nanotecnología está pasando de “mejorar la lectura” a reconstruir la historia material y textual de los Rollos con una precisión inédita: quién los escribió, cuándo, con qué materiales, cómo viajaron y cómo recomponerlos sin tocar un milímetro de pergamino. El campo avanza hacia reconstrucciones holísticas, trazables y reproducibles, donde cada propuesta de ensamble o datación venga acompañada de su evidencia multicapas (imagen, química, ADN y cronología). En Qumrán, la próxima gran revelación probablemente no provenga de una nueva cueva, sino de nuevos datos extraídos de los fragmentos que ya tenemos.