CIABOT

“Controllo e gestione tramite IA dei Beni culturali per Operazioni di Tutela e conservazione”

Soggetti finanziatori: Regione Lazio e MIUR
Det. G07413 del 16.06.2021, pubblicata sul BURL n. 61 del 22.06.2021, Atto di Impegno del 18.10.2021, Avviso pubblico di LAZIO INNOVA, società in house della Regione Lazio, Accordo di programma quadro "Ricerca, Innovazione Tecnologica, Reti Telematiche" (APQ6) - Stralcio "Attuazione degli interventi programmatici e dei nuovi interventi relativi al Distretto Tecnologico per le nuove tecnologie applicate ai beni e alle attività culturali". Intervento TE1 - Invito al Centro di Eccellenza a presentare progetti per la seconda fase - Progetti RSI

Sovvenzione concessa: 124.949,00€

Durata: 18 Mesi

Coordinatore Tecnico Scientifico:  Tommaso Rossi, Dipartimento di Ingegneria Elettronica (Laboratorio RADIOPOINTS) Università di Roma Tor Vergata, e-mail: tommaso.rossi@uniroma2.it

Figura chiave per Partner 1: Cecilia Bartuli, Dipartimento di Ingegneria Chimica Materiali Ambiente (Centro di Ricerca in Scienza e Tecnica per la Conservazione del Patrimonio Storico-Architettonico) Università La Sapienza.

Figura chiave per Partner 2: Serena Francone, Museo delle Civiltà.

Figura chiave per Partner 3: Giovanni Simeone, Vianet S.r.l.

Figura chiave per Partner 4: Stefano Tamascelli, XTeam Software Solutions S.r.l.

Status: In corso

Introduzione: I sistemi che impiegano l’IA ed in particolare le Learning Machine hanno raggiunto un buon livello di maturità ed efficienza; possono essere usati come supporto ad attività di monitoraggio e gestione, specie nei casi in cui le condizioni di lavoro risultino disagiate, lasciando alle persone incarichi che richiedano maggiore creatività, capacità di giudizio e potere decisionale. Tra i sistemi che le LM sono in grado di gestire in modo continuo ed efficace, possono essere inclusi quelli dedicati alla verifica dello stato di conservazione e monitoraggio dei beni culturali. L’obiettivo del progetto CIABOT è lo sviluppo di un sistema prototipale di ausilio alla gestione e conservazione dei beni culturali conservati nei depositi museali, basato su sensoristica distribuita e tecnologie di machine learning.

Finalità e risultati attesi: Obiettivo del progetto CIABOT è lo sviluppo di un sistema prototipale di ausilio alla gestione e conservazione dei beni culturali nei depositi basato su sensoristica distribuita e tecnologie di machine learning. Il sistema si propone di fornire un supporto efficace e innovativo alle numerose e complesse necessità connesse alla tutela dei beni culturali conservati in depositi (spazi molto estesi spesso collocati in luoghi di non facile accesso), in cui per il numero consistente di beni collocati e la mancanza di sufficiente personale specializzato, diviene difficile un monitoraggio costante e dettagliato. Tale monitoraggio risulta una attività particolarmente indicata da far svolgere alle macchine, che possono fornire una prima valutazione dello stato di potenziale deterioramento. La macchina può provvedere alla trasmissione di un report di allarme agli specialisti della tutela e del restauro che possono pertanto verificare i dati e programmare un intervento mirato.

Idea progettuale: L’obiettivo del progetto CIABOT è lo sviluppo di un sistema prototipale di ausilio alla gestione e conservazione dei beni culturali basato su sensoristica distribuita e tecnologie di machine learning. Il sistema è in grado di emettere allarmi e notifiche qualora lo stato dei beni sotto osservazione differisca dai parametri idonei per la conservazione. L’aspetto interessante è che le macchine di tipologia learning machine possono imparare nel tempo; in questo modo la macchina sarà in grado di fornire progressivamente rilevazioni sempre più sofisticate, coinvolgendo lo specialista solo nei casi di effettivo bisogno e potrà eventualmente suggerire, attraverso l’elaborazione e la proiezione dei dati raccolti, proposte per il miglioramento delle condizioni conservative. La tematica è di grande attualità e la soluzione proposta è innovativa e di grande interesse per il suo possibile sfruttamento commerciale in molti paesi nel mondo e anche in diversi segmenti di mercato. Occorre sottolineare inoltre che i risultati del progetto possono sicuramente essere estesi e applicati anche alla gestione dei beni esposti al pubblico. Il livello atteso di maturità tecnologia del prototipo (TRL) è 7, dimostrazione in ambiente operativo.

I risultati attesi del progetto CIABOT avranno dunque evidenti ricadute positive sotto il profilo della conservazione e tutela del patrimonio culturale. I risultati attesi includono: realizzazione di un sistema prototipale di ausilio alle gestione e conservazione dei beni culturali nei depositi (con possibili applicazioni anche ai beni esposti al pubblico), miglioramento e ottimizzazione delle attività di conservazione da parte dei restauratori, ottimizzazione del sistema di gestione e collocamento dei beni culturali nei depositi museali.

Il progetto è organizzato secondo i seguenti Work Package: WP0 “Coordinamento di Progetto”, WP1  “Definizione stati di conservazione, requisiti sistema e modalità di test”, WP2 “Progettazione, sviluppo e test in laboratorio del software della Learning Machine”, WP3 “Integrazione e verifica funzionale del prototipo”, WP4 “Test pilota e Validazione”, WP5 “Comunicazione, Disseminazione, Exploitation Plan”.