RePAIR a Pompei: intelligenza artificiale e robotica per ricomporre gli affreschi in frammenti
Concluso il progetto europeo che ha sperimentato un sistema intelligente per la ricostruzione di pitture murali, tra archeologia, computer vision e automazione
Si è concluso a Pompei il progetto europeo RePAIR, acronimo di Reconstructing the Past: Artificial Intelligence and Robotics Meet Cultural Heritage, dedicato alla sperimentazione di una infrastruttura robotica guidata dall’intelligenza artificiale per la ricomposizione di affreschi in frammenti. Avviato nel settembre 2021 e finanziato nell’ambito di Horizon 2020, il progetto ha validato un prototipo operativo attraverso prove sul campo presso il Parco Archeologico di Pompei, dimostrando come la convergenza tra archeologia, computer vision e robotica possa supportare attività tradizionalmente lunghe e complesse, senza sostituirle.
La sperimentazione ha preso in esame due casi emblematici del patrimonio pompeiano oggi conservato nei depositi. Da un lato, i frammenti degli affreschi del soffitto della Casa dei Pittori al Lavoro nell’Insula dei Casti Amanti, compromessi dall’eruzione del 79 d.C. e ulteriormente frammentati dai bombardamenti della Seconda guerra mondiale; dall’altro, gli affreschi della Schola Armaturarum, colpiti dal crollo dell’edificio nel 2010 e non ancora integralmente ricollocati. Nel primo caso, il progetto ha dialogato con un percorso di ricomposizione manuale avviato dal 2018 da specialisti dell’Università di Losanna, favorendo un confronto metodologico tra prassi consolidate e nuove soluzioni computazionali.
Il coordinamento scientifico è stato affidato all’Università Ca’ Foscari di Venezia, con il coinvolgimento di università e centri di ricerca europei e italiani, tra cui l’Istituto Italiano di Tecnologia, oltre a partner in Israele, Portogallo e Germania. Pompei ha svolto un ruolo centrale sia come sede sperimentale sia come luogo di trasferimento di competenze archeologiche e conservative. L’infrastruttura robotica è stata installata presso Casina Rustica, edificio del Parco ristrutturato per ospitare le attrezzature necessarie.
Il cuore del sistema è un processo che combina digitalizzazione, analisi algoritmica e manipolazione automatizzata. Dopo l’acquisizione delle immagini e dei modelli tridimensionali dei singoli frammenti, gli algoritmi di intelligenza artificiale cercano le possibili corrispondenze formali e decorative, affrontando un “puzzle” privo di immagine di riferimento e spesso incompleto. La soluzione proposta viene quindi trasferita alla piattaforma hardware, dotata di due bracci robotici con mani cedevoli, in grado di collocare i frammenti nella posizione suggerita con una presa controllata e non invasiva. La complessità è accresciuta dall’eterogeneità dei materiali, dall’erosione delle superfici e dalla frequente commistione di frammenti appartenenti a opere diverse; per questo motivo, il sistema è stato progettato come strumento interattivo, capace di dialogare con gli archeologi e di integrare il loro giudizio.
Accanto alla piattaforma robotica, il progetto ha sviluppato un dispositivo portatile per la scansione 3D, pensato per l’uso diretto sul campo. Grazie a questo strumento sono stati digitalizzati circa duemila frammenti, organizzati in oltre cento gruppi sulla base di criteri decorativi e conservativi. A ciò si è affiancata un’analisi iperspettrale delle pitture murali, utile a identificare i pigmenti e a restituire informazioni non immediatamente visibili, rafforzando la base conoscitiva a supporto degli algoritmi. Per le fasi di test, i frammenti autentici sono stati affiancati da repliche artificiali, così da evitare rischi per gli originali durante le prove di manipolazione.
Nel bilancio finale del progetto, RePAIR si presenta come un passaggio sperimentale che non promette soluzioni automatiche definitive, ma apre un fronte di ricerca applicata destinato a incidere sulle pratiche future. L’intelligenza artificiale e la robotica emergono come strumenti di supporto alla ricerca archeologica e al restauro, capaci di affrontare quantità di dati e livelli di complessità non gestibili da un singolo operatore, a condizione di un uso scientificamente rigoroso ed eticamente consapevole.
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