¿Alguna vez miraste una tabla marcada, una mesa rayada o un piso gastado y te preguntaste qué historia se jugó ahí encima? A veces, la pista no está en un texto ni en una inscripción. Está en el desgaste, como si el tiempo hubiese dejado un mapa de dedos y movimientos repetidos.
Eso es lo que acaba de pasar con el Ludus Coriovalli, un antiguo juego de mesa romano. Un equipo coordinado por la Universidad de Leiden logró reconstruir sus reglas con ayuda de inteligencia artificial, a partir de una losa de piedra caliza aplanada encontrada en Heerlen, Países Bajos, la antigua Coriovallum.
El hallazgo, publicado en la revista científica Antiquity, parte de un objeto concreto: el Objeto 04433. Está datado entre hace 1500 y 1700 años y muestra un rectángulo con cuatro diagonales y una línea recta. Durante mucho tiempo fue un misterio porque su patrón no coincidía con otros juegos antiguos conocidos, aunque su aspecto “de tablero” era difícil de ignorar.

La clave, señalan los investigadores, fue combinar arqueología tradicional con una pieza central digital: un sistema de IA llamado Ludii, un motor que prueba reglas posibles como si fueran prototipos. No buscó “adivinar” por inspiración. Buscó encajar evidencias, como un cerrajero frente a una cerradura antigua.
Primero, el equipo usó escáneres tridimensionales de alta precisión, es decir, escaneo 3D (medición milimétrica de superficie), para leer los surcos como quien lee una huella. El análisis reveló que algunas líneas eran una fracción de milímetro más profundas. Esa diferencia minúscula funciona como un interruptor: marca dónde se apoyaron y movieron piezas más veces.
Además, los bordes extremadamente bien acabados del Objeto 04433 indicaron otra pieza clave: no era un ensayo ni una piedra a medio tallar. Era un producto terminado. Un tablero usado, no un dibujo casual.
Ahora, la analogía doméstica: imaginar este trabajo ayuda si se piensa en una cocina. Cuando una familia cocina durante años, la mesada se gasta más cerca de la hornalla, aparecen rayas donde se corta y un brillo donde se apoya siempre la misma tabla. La IA hizo algo parecido: leyó “las marcas de uso” y trató de reconstruir la receta.
Con Ludii se enfrentaron dos jugadores virtuales, es decir, agentes (programas que toman decisiones), que simularon partidas bajo hasta 100 conjuntos de reglas posibles. El objetivo era simple y exigente: encontrar qué reglas producían patrones de movimiento que se parecieran a los arañazos y desgastes reales de la piedra.
El mecanismo que mejor encajó fue el de un “juego de bloques”. En este tipo de juegos, el objetivo principal no es comer piezas, sino impedir que el adversario pueda mover las suyas. Es como estacionar autos en un garaje angosto: la estrategia no es chocar, es trabar salidas.

La revelación tiene peso histórico. Este tipo de juego era muy poco frecuente en Europa y, hasta ahora, solo se había documentado en contextos medievales. El Objeto 04433 empuja esa línea varios siglos hacia atrás: demuestra que ya se practicaba en época romana.
Por eso, el avance no es solo “qué juego era”. Es el engranaje metodológico: es la primera vez que se combinan partidas simuladas por IA con métodos arqueológicos para identificar un juego de mesa a partir del desgaste de una superficie.
Hay una consecuencia inesperadamente cotidiana. El Ludus Coriovalli puede jugarse hoy en línea gracias a su implementación en la plataforma Ludii. Es una forma de probar, en primera persona, una rutina mental que circuló hace más de un milenio.
Y quizá ese sea el gesto más esperanzador del hallazgo: cuando la IA se usa como lupa y no como humo, puede devolverle movimiento a una piedra quieta y convertir el desgaste en una historia jugable.

Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.