Al via il progetto ShareArt presentato il Il 10 giugno 2021 a Bologna: ENEA - Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico - e Istituzione Bologna Musei hanno annunciato un accordo di collaborazione finalizzato a ottenere un’innovativa rilevazione dati nel monitoraggio del gradimento e delle modalità di fruizione di opere d’arte in ambiti museali, attraverso la sperimentazione e sviluppo di metodologie informatiche basate su applicazioni di Intelligenza Artificiale e Big Data.

Un interessante approccio, innovativo e alternativo, per la classificazione dei frammenti ceramici viene proposto da Leszek M.Pawlowicz  e Christian E.Downum, ricercatori  del Dipartimento di Antropologia della Northern Arizona University. In uno studio che appare nel volume 130 del Journal of Archaeological Science  (Giugno 2021).

L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (AI) e di algoritmi di apprendimento profondo (Machine e Deep Learning) hanno recentemente cambiato il modo di fare ricerca e analisi in molti settori scientifici, dalla medicina alla fisica, dalle scienze umane all'ingegneria.
Anche il mondo dei Beni Culturali si sta avvicinando all'Intelligenza Artificiale, ma con maggiori difficolta' data la mancanza di dati di training, uniformità dei casi di studi, diversi bisogni e necessità.
Il settore dei Beni Culturali richiede soluzioni efficienti per gestire in modo oggettivo e replicabile grande quantità di immagini o nuvole di punti o modelli 3D al fine di offrire metodi innovativi per catalogare, studiare e analizzare il nostro patrimonio culturale.

Time Machine è una delle sei proposte approvate dalla Commissione Europea per la preparazione di iniziative di ricerca su vasta scala da sviluppare strategicamente nel prossimo decennio. Sono stati concessi finanziamenti per 1 milione di euro per preparare le tabelle di marcia dettagliate di questa iniziativa che mira a estrarre e utilizzare i Big Data del passato. Time Machine prevede di progettare e implementare nuove tecnologie avanzate di digitalizzazione e Intelligenza Artificiale (AI) per estrarre il vasto patrimonio culturale europeo, fornendo un accesso equo e gratuito alle informazioni che supporteranno i futuri sviluppi scientifici e tecnologici in Europa.

Uno studio, frutto della collaborazione tra l’Istituto di fisica applicata “Nello Carrara” del Consiglio nazionale delle ricerche, il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Firenze ed il Centro studi CAMNES, ha evidenziato come il “Deep Learning”, che utilizza algoritmi basati su reti neurali per l’analisi delle immagini, possa essere adoperato anche per classificare l’antica scrittura geroglifica egizia, gettando le basi per lo sviluppo di nuovi strumenti a supporto della traduzione di testi. La ricerca è stata pubblicata sulla rivista IEEE Access.

Sino ad oggi l'imaging a raggi X, raggi ultravioletti e infrarossi è stato la principale tecnologia per analizzare immagini nascoste su vari supporti, a volte sotto strati di pittura nel caso dei dipinti, senza danneggiarli magari rivelando come spesso accade ripensamenti dell'artista o riutilizzi della tela. Ora questa tecnologia vede affacciarsi sul proscenio della ricerca un successore più potente: l'Intelligenza Artificiale, con il machine learning. Anche l'AI, come i raggi X, ci permette di andare oltre il visibile ma ancora di più, con risultati davvero sorprendenti. Lo dimostrano due recentissime applicazioni rispettivamente nel campo della critica artistica e in quello della conservazione. 

Le analisi forensi poliziesche, unite ad algoritmi computeriali, hanno gettato nuova luce su un corpus di frammenti ceramici di 2.500 anni ritrovati nel sito di Arad durante gli scavi degli anni ’60. Tratta di questo un articolo pubblicato di recente da un gruppo di ricercatori dell’Università di Tel Aviv e degli esperti della polizia forense, in cui sono stati analizzati 18 testi su 16 ostraka (frammenti ceramici con delle iscrizioni a inchiostro) e sono riusciti a risalire a un totale di 4/7 autori diversi tramite lo studio della calligrafia unito a un sistema di analisi computeriale che ha individuato i gruppi di frammenti scritti dallo stesso autore.

Quando l'utilizzo del deep learning e dell'elaborazione delle immagini aiuta a ripristinare e preservare le opere antiche.

Carola-Bibiane Schönlieb, austriaca, matematica e Professore di Analisi Applicata e Computazionale presso il Dipartimento di Matematica Applicata e Fisica Teorica dell'Università di Cambridge, quando iniziò il suo dottorato di ricerca in Studi di matematica 2005 uno dei suoi primi progetti fu quello di collaborare al restauro di un affresco medievale localizzato a Vienna. 

Un team di ricercatori del Dipartimento di Antropologia e dell’Istituto Energia e Ambiente della  Pennsylvania State University, del Morombe Archaeological Project, e dell’Université de Toliara (Toliara, Madagascar) ha utilizzato con successo un algoritmo predittivo di machine learning per identificare in un set di immagini satellitari Sentinel-2, scaricabili gratuitamente dal sito dell’Esa, segni degli insediamenti umani più remoti del Madagascar.

Tralasciamo il gossip che aleggia in questi giorni intorno al celebre quadro Ritratto di Ragazza, dipinto da Amedeo Modigliani nel 1917 (Tate Gallery Londra) che vede al di sotto della superficie pittorica una figura identificata con la scrittrice e giornalista sudafricana Beatrice Hastings, ex fidanzata di Modigliani - la cui immagine il pittore avrebbe coperto.

Cosa possono avere in comune un elmo in metallo dell’antica Cina e un ombrellino parasole in seta dell’America del 19° secolo? A parte appartenere entrambi alle collezioni del MET (Metropolitan Museum of Art) apparentemente nulla, ma per l’intelligenza artificiale una connessione esiste. Il laboratorio CSAIL del MIT ha sviluppato un algoritmo che trova i legami tra opere artistiche di tutto il mondo e di tutte le epoche: MosAIc, un esperto d’arte sui generis.

Ritorniamo su Palmyra e i suoi monumenti distrutti nel corso della guerra siriana dopo la notizia del rilascio di alcune immagini satellitari dell’area archeologica (https://www.archeomatica.it/documentazione/il-sito-archeologico-di-palmyra-nelle-prime-immagini-rese-pubbliche-del-piu-recente-satellite-spia-israeliano).

Il Digital Media Lab (DML) della UC San Diego Library, tra le migliori biblioteche accademiche del mondo, ha ricostruito digitalmente l'antico Tempio di Bel utilizzando metodi 3D di ultima generazione e applicazioni innovative di intelligenza artificiale. La ricostruzione è stata resa disponibile pubblicamente sul sito Web delle collezioni digitali della Biblioteca. Si tratta di una realizzazione che ha visto la collaborazione sinergica della Biblioteca statunitense e del Levantine Archaeology Laboratory della UC San Diego nell’ambito di un progetto che ha portato in passato alla conservazione digitale di più di una dozzina di rilievi, sculture, affreschi e dipinti perduti. 

Il Tempio di Bel distrutto dall’Isis/Daesh nel 2015 è considerato insieme al tempio di Jupiter Heliopolitanus a Baalbek in Libano tra le strutture templari più importanti del Medio Oriente, uno degli esempi meglio conservati di arte e architettura antica, che attirava un tempo più di 150.000 turisti all'anno.

La fruizione dei beni culturali nei musei viene tradizionalmente accompagnata da strumenti quali videoaudioguide, proiezioni, pannelli, cataloghi e materiale cartaceo. La direzione della struttura museale, se interessata a valutare l’efficacia della sua gestione, si affida inoltre ad una raccolta di informazioni sul gradimento da parte dei visitatori, spesso attraverso l’uso di sondaggi. Oltre ai visori in realtà aumentata, nuove tecnologie, basate sull’Intelligenza Artificiale applicata alla visione (computer vision), abilitano gli uffici museali ad un grosso passo avanti in tema di innovazione per i Beni Culturali.