Intelligenza artificiale per il patrimonio culturale: l’AI a tutela dell’eredità storico-artistica

Grazie all’adozione di tecniche di intelligenza artificiale è possibile mettere in atto varie forme di tutela del patrimonio storico e artistico. Tre progetti europei avviati di recente fanno comprendere come l’AI possa permettere di ottenere risultati eccezionali nel settore.

TAKEAWAY

  • Tutelare il patrimonio culturale è una priorità etica ed economica: nell’Unione Europea il 40% del turismo è finalizzato alla cultura. L’impiego dell’intelligenza artificiale permette di compiere passi in avanti notevoli a questo scopo.
  • Di recente sono stati avviati tre progetti europei che adottano tecniche di artificial intelligence per finalità diverse: identificare siti archeologici nascosti, ricomporre capolavori artistici frammentati, fare apprendere all’AI il contesto storico dei dipinti per la loro identificazione e archiviazione. 
  • I progetti di ricerca vedono l’impiego di machine learning, deep learning, Natural Language Processing o computer vision, combinando le varie tecniche AI con soluzioni tecnologiche diverse: robot, scanner 3D, Lidar e anche la potenza di calcolo di un supercomputer.

Impiegare tecniche di intelligenza artificiale per il patrimonio culturale, in modo da tutelarlo e valorizzarlo è un tema di forte interesse su cui sono attivi Enti pubblici e imprese private. Microsoft, per esempio, ha avviato “AI for Cultural Heritage”, che sfrutta le opportunità dell’intelligenza artificiale per fornire strumenti più efficaci a persone e organizzazioni che si dedicano alla conservazione e all’arricchimento del patrimonio culturale.

Questo intento costituisce il quarto pilastro del programma Microsoft AI for Good, che si concretizza in un impegno quinquennale da 125 milioni di dollari per utilizzare l’artificial intelligence in modo da affrontare alcune delle maggiori sfide della società.

Per quanto riguarda la parte pubblica, si segnala l’Arts and Humanities Research Council (AHRC – UKRI), consiglio di ricerca del Regno Unito che ha da poco assegnato 14,5 milioni di sterline a cinque progetti che trasformeranno l’accesso online alle collezioni culturali e del patrimonio del Regno Unito sfruttando tecnologie innovative basate sull’AI.

Il Ministro della Cultura italiano figura tra i partner del progetto europeo RePAIR, finanziato dall’UE (con più di 3,5 milioni di euro), che intende mettere in campo nuovi sistemi robotici per lavorare al processo di ricostruzione di opere d’arte frantumate.

L’Agenzia Spaziale Europea (ESA) è co finanziatrice, insieme al Centro per le Tecnologie dei Beni Culturali dell’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), del progetto pilota Cultural Landscapes Scanner, che intende impiegare tecniche di intelligenza artificiale per scoprire nuove aree archeologiche.

Tutelare il patrimonio artistico e storico è un dovere etico, ma ha anche forti risvolti economici. Lo ha messo in luce la Commissione Europea, pubblicando una raccomandazione su uno spazio comune europeo di dati per il patrimonio culturale, con l’obiettivo di accelerare la digitalizzazione dei beni culturali.

Si parte dalla consapevolezza che il turismo culturale rappresenta fino al 40% di tutto il turismo in Europa e che l’industria legata al comparto culturale e creativo contribuisce al 3,95% del valore aggiunto totale dell’UE, ovvero 18,5 miliardi di euro. Inoltre, più di 8 milioni di persone sono impiegate in questi due settori, attraverso 1,2 milioni di aziende, il 99,9% delle quali sono piccole e medie imprese.

Intelligenza artificiale per il patrimonio culturale: i siti archeologici si scoprono con lo scanning AI

È possibile utilizzare tecniche di intelligenza artificiale per il patrimonio culturale identificando siti archeologici nascosti. Con questo obiettivo è stato avviato il progetto pilota Cultural Landscapes Scanner (CLS) condotto e cofinanziato dall’ESA insieme all’IIT.

Scoprire siti del patrimonio culturale nascosti nel sottosuolo e identificarli è un’operazione possibile grazie a un sistema in grado di usare dati di telerilevamento provenienti da una varietà di sensori sotto forma di anomalie o tracce rilevabili su terreni nudi, colture e vegetazione.

«L’attuale disponibilità di set di dati di telerilevamento gratuiti attraverso piattaforme come quelle offerte da Copernicus Service è senza precedenti. Tuttavia, questa straordinaria proliferazione di dati ha posto notevoli ostacoli in termini di gestione, elaborazione e interpretazione delle immagini, al punto che la quantità di dati non è gestibile dalla tradizionale interpretazione visiva “umana”» fa sapere IIT.

Il telerilevamento dei beni culturali deve fare un passo in avanti, permettendo di trovare percorsi in grado di facilitare l’individuazione automatica di oggetti di interesse archeologico. Il progetto CLS si fa carico di questa sfida. E lo fa sviluppando algoritmi di intelligenza artificiale tramite cui cercare – nelle immagini di telerilevamento – oggetti specifici del patrimonio culturale e modelli legati alle passate interferenze antropiche sui paesaggi.

Ora si lavora a superare gli ostacoli relativi alle applicazioni mature dell’AI per il rilevamento automatico in archeologia, quali la mancanza di set di dati di addestramento adeguati o pubblicamente disponibili.

Lo stesso Istituto spiega che sono stati esplorati i più moderni metodi di rilevamento degli oggetti e di segmentazione semantica per stabilire come la granularità del rilevamento influisca sulla qualità della previsione dal punto di vista archeologico. «Per valutare le prestazioni dei diversi modelli, verranno introdotta una serie di metriche diverse con la collaborazione di archeologi del paesaggio, al fine di stabilire un primo standard di riferimento per promuovere misurazioni oggettive trasversali agli studi».

Il progetto sta lavorando per creare il primo dataset multimodale di siti archeologici etichettati disponibile al pubblico e per risolvere il problema della non standardizzazione delle metriche di performance.

Questo set di dati di riferimento conterrà immagini multispettrali Sentinel 2 e dati LiDAR del paesaggio archeologico di Aquileia, importante città dell’Impero Romano.

Ricomporre antichi reperti grazie ai robot: il progetto RePAIR

Sviluppare un sistema robotico intelligente, capace di elaborare, abbinare e assemblare fisicamente in modo autonomo grandi reperti frammentati in una frazione del tempo necessario agli esseri umani. È l’obiettivo del progetto RePAIR il cui acronimo sintetizza la volontà di impiegare robotica e intelligenza artificiale per il patrimonio culturale, ricostruendo il passato.

Coordinato dall’Università Ca’ Foscari di Venezia, conta anche sull’IIT per la parte robotica e AI: entrambi sono impegnati nel processo di ricostruzione fisica del restauro di Pompei. Il team di scienziati dell’Istituto Italiano di Tecnologia ha messo a punto un’infrastruttura robotica, combinata a tecnologie di scansione 3D e a tecniche di machine learning e di computer vision.

Che aiuto intende fornire l’AI? Vuole contribuire a rendere molto più rapida ed efficace la ricostruzione di opere d’arte fortemente spezzettate rispetto all’opera umana. Proprio questa intelligenza guiderà i sistemi robotici all’assemblaggio dei frammenti, lavorando alla ricomposizione degli affreschi del soffitto della Casa dei Pittori al Lavoro e della Schola Armaturarum.

Il lavoro sarà gestito in questo modo: da una parte verranno riconosciuti e sottoposti a scansione i frammenti che poi verranno manipolati e movimentati grazie a braccia robotiche dotate di sensori hi-tech che eviteranno il minimo danneggiamento.

Come riconoscere e ricomporre oggetti d’arte molto frammentati grazie a sistemi robotici e a tecniche di intelligenza artificiale.

Intelligenza artificiale per il patrimonio culturale: deep learning e PNL per archiviare l’eredità artistica europea

C’è poi un progetto che utilizza tecniche di intelligenza artificiale per il patrimonio culturale al fine di tutelarlo attraverso l’archiviazione digitale. Più precisamente, si intende addestrare i sistemi AI ad apprendere il contesto storico dei dipinti per individuare gli oggetti che appaiono e creare un sistema più accurato per l’analisi di questi dipinti.

È questa la finalità del progetto “Saint George on a Bike”, focalizzato sulla possibilità di dare una visione “senza precedenti” del vasto patrimonio artistico. Per riuscire nello scopo, intende utilizzare l’artificial intelligence al fine di descrivere e classificare automaticamente le opere d’arte.

Per farlo, utilizza il calcolo ad alte prestazioni (High Performance Computing) del Barcelona Supercomputing Center per addestrare modelli di intelligenza artificiale. L’idea di base è utilizzare metodi di NLP (Natural Language Processing) e algoritmi di deep learning per addestrare un modello di generazione di didascalie basato su decine di migliaia di immagini e di descrizioni testuali.

Così sarà possibile generare automaticamente descrizioni per centinaia di migliaia di immagini provenienti da vari archivi del patrimonio culturale europeo, che permetteranno di dare forma e comprensione della cultura, dei simboli e del contesto storico dell’opera.

La sfida principale del progetto è comprendere il significato delle immagini del passato e per farlo si cercherà di ricavare informazioni rilevanti e correlate – ma spesso nascoste – dal contesto della creazione delle immagini.

Tali informazioni contestuali saranno utilizzate dalla tecnologia di analisi dei contenuti dell’intelligenza artificiale (natural language processing e reti neurali) implementata su un’infrastruttura di calcolo HPC, in modo da fornire un servizio scalabile di arricchimento dei metadati per i contenuti culturali visivi.

Il Barcelona Supercomputing Center lavora insieme a Europeana, la cui fondazione è incaricata dalla Commissione europea di sviluppare una piattaforma digitale per il patrimonio culturale europeo, in modo da consentire alle Istituzioni culturali di condividere le proprie collezioni con il mondo. Attraverso il sito Web delle collezioni di Europeana sono disponibili online milioni di oggetti del patrimonio culturale provenienti da circa quattromila Istituzioni in tutta Europa.

Impiegare algoritmi AI per archiviare in modo digitale le opere d’arte: questo l’obiettivo del progetto “Saint George on a Bike”.
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Andrea Ballocchi

Giornalista specializzato in tecnologia, focalizzato su temi che riguardano l'Internet of Things e le tecnologie emergenti che hanno un impatto significativo sulla vita quotidiana e su quella futura. Oltre alla tecnologia si occupa anche di temi legati alla sostenibilità ambientale e non solo (edilizia, architettura, design...)

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