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Progetto

Artificial Intelligence for digital REStoration of Cultural Heritage

Acronimo

AIRES-CH

Codice

291514

Descrizione

AIRES-CH (acronimo per Artificial Intelligence for digital REStoration of Cultural Heritage) ha come obiettivo quello di unire Intelligenza Artificiale e Analisi Fisiche con raggi X per la conservazione delle opere pittoriche. L’idea di base è quella di utilizzare tecniche di indagine molto potenti, come la fluorescenza a raggi X (X-ray Fluorescence, XRF), nella sua versione capace di creare mappe, la Macro-Area XRF (MA-XRF), con le moderne tecniche di apprendimento profondo usate nella visione artificiale, per elaborare dati con questi potenti metodi statistici al fine di fornire agli scienziati del restauro tutta una serie di informazioni, qualitative e semiquantitative, per meglio comprendere i loro oggetti di studio. 

Finalità

Durante il progetto è stato fatto il design, lo sviluppo, l’allenamento, il test, ed il rilascio di reti neurali per l’analisi automatica di immagini di dati grezzi ottenuti con tecnologia Macro-mapping X-ray Fluorescence (MA-XRF).
Sono state sviluppate delle applicazioni web cloud-native, basate su RESTful Application Program Interfaces (APIs), per servire tali modelli, con un approccio di continuous integration/ continuous delivery.
Si è inoltre creato dei dataset per l’allenamento di siffatti modelli di deep learning, sia sintetici, usando una libreria creata ad hoc, ganX, e delle misure eseguite su un manoscritto miniato di rilevanza storica, offerto dal Partner di progetto “Biblioteca Marucelliana”.

Budget totale progetto

€ 60.000

Finanziato da

Loghi