古代史の研究は、碑文学（エピグラフィー）——いわゆる碑文と呼ばれる刻まれた文章の研究——といった学問分野に依拠し、過去の文明における思想、言語、社会構造および歴史的事実の証拠を求める。しかし、数世紀にわたり、多くの碑文は読みにくくなるほど損傷し、元の場所から遠く離れた場所に移動され、その作成年代についても曖昧さが残っている。本研究では、古代ギリシャ語碑文のテキスト修復、地理的帰属、年代的帰属を実現する深層ニューラルネットワーク「Ithaca」を提示する。Ithacaは歴史学者の作業プロセスを支援・拡張することを目的として設計されており、そのアーキテクチャは協働性、意思決定支援、解釈可能性に重点を置いている。Ithaca単体での碑文修復においては62％の精度を達成するが、歴史学者がIthacaを活用することで、自身の精度が25％から72％まで向上した。これは、この研究ツールが人工知能と歴史学者の間に相乗効果を生むことを裏付けている。Ithacaは碑文の元の所在地を71％の精度で特定でき、真の年代範囲と30年以内の誤差で年代を推定することができ、古典アテナイの重要な文献の再年代付けを実現し、古代史における重要な議論に貢献した。本研究は、Ithacaのようなモデルが人工知能と歴史学者の協働可能性を解放する方法を示しており、人類史上最も重要な時代の研究と記述のあり方を根本的に変える可能性を示している。