Il progetto condotto da Arianna Traviglia, coordinatrice del CCHT di IIT, sarà realizzato in collaborazione con ESA
Dalla collaborazione fra Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) e Agenzia Spaziale Europea (ESA) nasce il progetto “Cultural Landscapes Scanner” (CLS) per identificare dall’alto siti archeologici non noti analizzando le immagini satellitari con strumenti di intelligenza artificiale. I ricercatori del Centre of Cultural Heritage Technology dell’IIT, coordinati da Arianna Traviglia, svilupperanno tecniche di analisi delle immagini con l’obiettivo di aiutare gli archeologi a identificare particolari alterazioni del tessuto della superficie terrestre e rintracciare, così, strutture antiche che ancora giacciono sottoterra. L’IA sarà in grado di riconoscere anche minime o impercettibili variazioni della vegetazione o altri particolari ‘marcatori’ della superficie che possono indicare la presenza di resti non ancora scoperti. Il progetto avrà la durata di 2 anni.
Negli ultimi decenni, la ricerca sull’identificazione di siti del patrimonio culturale sotterraneo ha sfruttato i dati del telerilevamento, una modalità di rilevazione che permette di ritrovare oggetti sepolti nel sottosuolo attraverso delle immagini in cui è possibile riconoscere i depositi archeologici del sottosuolo a partire dalle anomalie e dalle tracce visibili sui terreni spogli, sui campi coltivati e sulla vegetazione in generale. Gli studi precedenti di Arianna Traviglia hanno già indagato i potenziali vantaggi del telerilevamento automatizzato, ma hanno anche dimostrato che le tecnologie attuali presentano alcuni limiti essendo in grado di rilevare in automatico solo ‘depositi archeologici’ molto specifici. In questo scenario, le piattaforme web che dispongono di un insieme di dati di telerilevamento con facile accesso hanno visto un uso crescente nella comunità dei Beni Culturali in tutto il mondo. Tra tali piattaforme vi è Copernicus, la piattaforma di dati satellitari gratuita e aperta per l’osservazione della Terra coordinata dalla Commissione Europea in collaborazione con ESA.
Tuttavia, l’analisi visiva di queste informazioni è molto complessa poiché si tratta di un’elevata quantità di dati da elaborare e il metodo di analisi attuale si affida principalmente all’osservazione soggettiva delle persone. La sfida del gruppo di ricerca di Arianna Traviglia è di aggiungere al metodo tradizionale l’apprendimento automatico e la visione artificiale computerizzata, così da rendere il lavoro di ricerca archeologica più semplice, più ampio nelle osservazioni e più preciso.
Traviglia e il suo gruppo sono tra i pochi ricercatori al mondo ad aver progettato algoritmi per l’identificazione automatica di siti archeologici. Grazie al progetto con ESA i ricercatori potranno definire una procedura di riconoscimento automatizzata ad ampio spettro, adattabile e solida, personalizzata per i siti del patrimonio culturale utilizzando i dati ottenuti dalla piattaforma Copernicus. Il telerilevamento automatizzato, tramite l’apprendimento automatico (detto machine learning), renderà possibile un più accurato rilevamento dei reperti nascosti ed una più chiara identificazione degli antichi sistemi di divisione agraria
Le tecniche di machine learning, in particolare, sono fondamentali per i ricercatori, poiché si tratta di algoritmi che sono in grado di migliorarsi in automatico acquisendo esperienza all’interno di un processo di autoapprendimento incrementale.
Grazie all’introduzione dell’AI, quindi, i ricercatori saranno in grado di vedere oggetti o irregolarità che di solito sono impossibili da vedere per l’occhio umano, come per esempio tracce nella vegetazione fitta, in suoli spogli, in avvallamenti e cropmarks. Pertanto, l’AI supporterà le attuali pratiche di fotointerpretazione, basate su osservazioni soggettive, grazie alla sua accuratezza nell’analisi delle immagini e alla possibilità di esplorare aree spaziali più ampie.
Un’ulteriore applicazione delle tecnologie intelligenti sviluppate nel progetto IIT-ESA è nel campo della protezione del patrimonio culturale: tramite esse sarà possibile identificare i siti del patrimonio culturale in corso di saccheggio o a rischio e rispondere in modo più rapido a tali minacce.
