Die alte Geschichte stützt sich auf Disziplinen wie die Epigraphik – die Untersuchung von Inschriften, also auf Stein oder Metall eingemeißelten Texten –, um Hinweise auf den Gedankengang, die Sprache, die Gesellschaft und die Geschichte vergangener Zivilisationen zu gewinnen. Doch über die Jahrhunderte hinweg sind viele Inschriften so beschädigt, dass sie kaum mehr lesbar sind, wurden weit von ihrem ursprünglichen Standort entfernt, und ihr Entstehungsdatum bleibt oft ungewiss. Hier präsentieren wir Ithaca, ein tiefes neuronales Netzwerk zur textuellen Restaurierung, geographischen Zuordnung und chronologischen Einordnung antiker griechischer Inschriften. Ithaca ist darauf ausgelegt, den Arbeitsablauf des Historikers zu unterstützen und zu erweitern. Die Architektur von Ithaca legt besonderen Wert auf Zusammenarbeit, Entscheidungsunterstützung und Interpretierbarkeit. Während Ithaca allein eine Genauigkeit von 62 % bei der Restaurierung beschädigter Texte erreicht, steigert die Nutzung durch Historiker ihre Genauigkeit von 25 % auf 72 %, was den synergistischen Effekt dieses Forschungswerkzeugs bestätigt. Ithaca kann Inschriften mit einer Genauigkeit von 71 % ihrem ursprünglichen Fundort zuordnen und datiert sie innerhalb von weniger als 30 Jahren der tatsächlichen Datierungsbereiche, wodurch wichtige Texte klassischer Athen neu datiert und zu aktuellen Debatten in der alten Geschichte beigetragen wird. Diese Forschung zeigt, wie Modelle wie Ithaca das kooperative Potenzial zwischen künstlicher Intelligenz und Historikern erschließen können und die Art und Weise, wie wir eine der bedeutendsten Epochen der menschlichen Geschichte erforschen und dokumentieren, grundlegend verändern.