O engenheiro de inteligência artificial Carter Church, de 27 anos, funcionário da empresa norte-americana de cibersegurança SentinelOne, decifrou uma carta militar codificada a mando de Napoleão Bonaparte em 1809. Com o auxílio do modelo GPT-6 Astra, desenvolvido pela OpenAI, a quebra do código que permaneceu sem solução por 217 anos levou cerca de seis horas de execução, trabalho que exigiria semanas sem recursos digitais.
Os resultados da decifração foram divulgados por Church em 30 de setembro de 2026 e integram uma série de avanços recentes no uso de algoritmos por historiadores e criptógrafos, detalhados nesta sexta-feira (16) em Paris. Além de traduzir mensagens secretas do século XIX, ferramentas computacionais permitiram a leitura virtual de papiros carbonizados no ano 79 d.C. e a transcrição de milhões de páginas de manuscritos antigos. “O que a IA traz, acima de tudo, é perseverança”, afirmou o engenheiro.
Como o modelo GPT-6 Astra quebrou o código de Napoleão Bonaparte?
Redigida às vésperas da guerra contra a Áustria em 1809, a correspondência secreta detalhava as posições e as forças das tropas francesas e aliadas. O documento foi enviado pelo enteado do imperador francês, Eugène de Beauharnais, que ocupava o cargo de vice-rei da Itália, ao marechal e general Auguste de Marmont, comandante de tropas posicionadas na região da Dalmácia.
A cópia analisada por Carter Church veio de uma reprodução em baixa resolução publicada em 1969 em um periódico francês de história militar, cujo conteúdo estava publicado em um arquivo universitário. Para realizar a leitura e decifrar a mensagem, o modelo de inteligência artificial da criadora do ChatGPT processou o documento apoiado em uma tabela parcial divulgada anteriormente pelo historiador Daniel Tant, conseguindo testar combinações até tornar o texto compreensível.
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Para validar a tradução obtida pelo sistema, o engenheiro norte-americano consultou o engenheiro de patentes japonês Satoshi Tomokiyo, responsável pelo repositório de criptografia histórica Cryptiana, que cataloga cifras antigas não resolvidas. Tomokiyo avaliou o impacto da tecnologia na área e declarou, em tradução livre, que “2026 será lembrado como um ponto de virada para a quebra de códigos de cifras históricas”.
Dados técnicos da carta militar de 1809 e da decifração por IA
O documento militar do período napoleônico apresentava uma estrutura complexa de criptografia para impedir a leitura por tropas inimigas caso fosse interceptado. Os principais parâmetros técnicos da mensagem e do processo computacional incluem:
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- Data da ordem de envio: 16 de março de 1809.
- Remetente e destinatário: de Eugène de Beauharnais para o general Auguste de Marmont.
- Extensão do trecho codificado: 24 linhas de texto.
- Volume de caracteres: cerca de 1.300 unidades de código no total.
- Variação da cifra: 155 sinais distintos, misturando letras, números e símbolos inventados.
- Ferramenta e tempo de execução: modelo GPT-6 Astra, da OpenAI, em cerca de 6 horas.
Leitura virtual dos papiros de Herculano carbonizados em 79 d.C.
Outra frente de aplicação da inteligência artificial na pesquisa histórica ocorre na recuperação dos papiros de Herculano, rolos soterrados e carbonizados durante a erupção do vulcão Vesúvio no ano 79 d.C. Descobertos no século XVIII em uma vila romana, os documentos são frágeis demais para serem abertos ou desenrolados fisicamente sem que se despedacem.
Para contornar o risco de destruição física, pesquisadores escanearam os rolos fechados com raios X e submeteram as imagens tridimensionais à análise de algoritmos capazes de identificar a tinta sobre as fibras queimadas. Em 26 de junho de 2026, cientistas anunciaram a primeira reconstituição e leitura virtual completa de um exemplar preservado na Biblioteca Nacional de Nápoles, na Itália, catalogado sob a identificação PHerc. 1667.
No âmbito da iniciativa internacional Vesuvius Challenge, destinada a recuperar os textos soterrados pelo vulcão, cerca de 20 colunas de escrita foram extraídas digitalmente desse rolo. Segundo informou a professora associada de papirologia na Universidade de Nápoles, Federica Nicolardi, o conteúdo revelado pelo processamento computacional é um “tratado estoico dedicado à ética”.
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Projetos Back in time e Midrash processam milhões de manuscritos em Paris
Em território francês, o projeto Back in time, conduzido pelo Instituto Nacional de Pesquisa em Ciências e Tecnologias Digitais (Inria), reúne criptógrafos, historiadores e especialistas em computação para criar ferramentas de leitura de correspondências diplomáticas e militares antigas. Milhares de documentos compostos por círculos, triângulos e sinais inventados permanecem sem tradução em arquivos da Europa. A criptógrafa do Inria e responsável científica pela iniciativa, Cécile Pierrot, afirmou que “há séculos inteiros sobre os quais estamos totalmente perdidos” e que o aprimoramento do modelo busca proporcionar “um conhecimento, uma abordagem muito mais ampla sobre a história”.
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Além da quebra de códigos secretos, o processamento em larga escala é utilizado para organizar acervos volumosos na École Pratique des Hautes Études, em Paris, onde o projeto Midrash emprega algoritmos para ler documentos da cultura judaica e conectar fragmentos dispersos, como os da guenizá do Cairo (depósito de arquivos sinagogais). “Estamos transcrevendo 10 milhões de páginas de manuscritos hebraicos. É algo gigantesco. Não existe ser humano capaz de processar uma quantidade dessas”, disse o diretor de estudos em Ciências Históricas da instituição, Daniel Stökl Ben Ezra, que comparou o banco de dados resultante a um “grande Facebook do passado” por revelar ligações entre pessoas, ideias e lugares.
Na mesma linha de digitalização documental na França, outra equipe treinou um modelo de inteligência artificial voltado à leitura de registros medievais da Catedral de Notre-Dame, também em Paris. O sistema processou 14,6 mil páginas escritas em latim e atingiu índices de reconhecimento de caracteres entre 88% e 94%, enquanto as equipes do Inria e da École Pratique des Hautes Études seguem alimentando os bancos de dados e ajustando o desempenho dos algoritmos para novas consultas acadêmicas.