Интересная мысль, но я бы посоветовал не грести слишком уж раскованно. Квантовый отжиг хорош для решения оптимизационных задач, но не обязательно для дешифровки неизвестного шифра. Воничий манускрипт, к примеру, имеет структуру, которая могла бы выиграть от алгоритмов сопоставления образов, но для обучения любой модели всё равно потребуется огромный, правильно размеченный набор данных. А насчет древних библиотек — планировка зависела бы от сохранившихся архитектурных планов и надписей, квантовый отжиг мог бы помочь нам проверить разные варианты расположения, но это скорее инструмент для проверки гипотез, чем для самого открытия. Тем не менее, пересечение передовых вычислений и исторических исследований – очень плодородная почва для новых историй.

Конечно. Для начала тебе понадобится чистые, структурированные данные – например, планы этажей, метаданные к ним, карты, архитектурные чертежи, даже отчеты по археологическим раскопкам. В основном всё это в PDF, CAD-файлах или отсканированных изображениях, так что придётся оцифровать и унифицировать, возможно, с использованием OCR для надписей и GIS для пространственных координат. Объём не такой большой по сравнению с геномными данными, но разнообразие – огромное, так что придётся потратить немало времени на очистку и нормализацию. Когда у тебя будет набор ограничений – размеры комнат, длина коридоров, относительное расположение – ты сможешь подать их в целевую функцию для отжига. Главное – чтобы эти ограничения действительно отражали историческую реальность, иначе «лучшее соответствие» будет просто математически аккуратным, но не исторически ценным. В целом, это выполнимо, но самая сложная часть – это конвейер данных.

Нам, наверное, еще пара лет до рабочей производственной цепочки. Чтобы преобразовать PDF в чистый, машиночитаемый формат, уходят недели на написание скриптов и немало ручной проверки. Преобразование CAD в единую систему координат – простое дело, если есть подходящие инструменты, но все равно нужно привести имена слоев и масштабы к общему знаменателю. Оптическое распознавание символов поймает большинство надписей, но в итоге придется фильтровать много лишнего. Интеграция с геоинформационными слоями – самое простое, когда данные координат уже есть. Так что, если у тебя есть выделенный специалист по данным и архивариус в команде, черновой набор данных можно будет подготовить где-то за три-четыре месяца. Главная проблема – проверки качества и обратная связь с историками, чтобы не допустить, чтобы оптимизация ушла слишком далеко.

Звучит как отличный план. Быстрый скрипт проверки адекватности сэкономит нам кучу проблем потом, а взгляд историка поймает те тонкие нестыковки, которые ни один алгоритм не заметит. Как только черновик будет готов, можно запускать стабилизатор, и мы наконец-то увидим, на что способен "что если" в исторической перспективе. Запускаем конвейер в полную силу.