AI per la conservazione delle operte d'Arte

Durante la mia carriera accademica sono entrato in contatto con progetti scientifici che si proponevano il difficile compito di monitorare e preservare le condizioni delle Opere d’Arte. Questa tematica è alquanto complessa: le Opere infatti sono soggetti a molteplici agenti deterioranti

Nel 2022, ho proposto di utilizzare l’Intelligenza Artificiale per il monitoraggio preventivo e low-cost delle collezioni presenti nel Castello di Rosenborg, Danimarca
Il progetto prevede l’integrazione di questi algoritmi direttamente su sensori di monitoraggio che possono essere installati in loco. Questo progetto può essere esteso a tutto ciò che può sfruttare un monitoraggio preventivo accurato come l’agricoltura, la vignicoltura ma anche ambienti interni (uffici, sale sportive) per il benessere delle persone. Con il sostegno di Askesis, vorrei sviluppare dei sensori intelligenti, facilmente installabili che comunichino con i sistemi di condizionamento in modo preventivo migliorando le condizioni ambientali (microclimatiche e di inquinamento), riducendo i consumi energetici e di conseguenza i costi.

La letteratura di partenza può vantare di un paio di articoli scientifici che potete trovare di seguito. Nel 2025 però è in programma la scrittura di un capitolo di un libro che parla proprio di tecniche di conservazione delle opere d’arte. Inoltre dal 2024 è in atto una collaborazione con l’Istituto per la Grafica di Roma ed è in corso la stipula di una collaborazione con l’Archivio Lucia Romualdi di Roma.

1. A. Bile, H. Tari, A. Grinde, F. Frasca, A.M Siani, E. Fazio, Novel model based on artificial neural networks to predict short-term temperature evolution in museum enviroment, Sensors 22, 615 (2022) https://doi.org/10.3390/s22020615.

2. F. Frasca, E. Verticchio, A. Peiró-Vitoria, A. Grinde, A. Bile, C. Chimenti, C. Conati Barbaro, G. Favero, E. Fazio, F. Garcia-Diego, A.M. Siani, Strategies for the use of microclimate sensors in spaces housing collections, Heritage Science (2022), Herit Sci 10, 200 (2022). https://doi.org/10.1186/s40494-022-00831-1.