Phd in HISTORY, REPRESENTATION AND RESTORATION OF ARCHITECTURE

Thesis title: Tra disegno e intelligenza artificiale. Nuove metodologie per la conoscenza del patrimonio architettonico.

Il presente studio esplora il potenziale utilizzo di disegni architettonici esistenti come dati di addestramento per ottimizzare i processi di Intelligenza Artificiale (IA) nel campo del patrimonio architettonico. Considerando il disegno come un mezzo di comunicazione universale, la sfida si concentra sulla traduzione del linguaggio grafico architettonico in regole interpretabili dagli algoritmi di IA, al fine di migliorare i processi di conoscenza, analisi e documentazione dell’ architettura. L'obiettivo principale è verificare se i disegni tecnici esistenti possano essere convertiti in dati annotati utili per l'addestramento di algoritmi di IA, creando strumenti per l'arricchimento semantico di prodotti digitali 2D e 3D. La ricerca si focalizza sulla classificazione semantica di nuvole di punti e ortoimmagini di palazzi rinascimentali e neorinascimentali a Roma, con l'intento di sviluppare un metodo ottimizzato per la classificazione automatica di materiali e tecniche costruttive. Questo approccio mira a ridurre il tempo di annotazione manuale, consentendo l'etichettatura secondo criteri complessi di classificazione e contribuendo allo sviluppo di strumenti utili per il monitoraggio delle facciate a livello urbano. Inoltre, si intende sfruttare i disegni per guidare algoritmi di apprendimento non supervisionato verso la classificazione desiderata e verificare se l'uso di disegni tecnici durante l'addestramento porti alla creazione automatica di nuovi disegni vettoriali per altre edifici. Le ipotesi fondamentali si basano sull'integrazione delle informazioni grafiche nei metodi di IA per arricchire il patrimonio digitale. Questo approccio innovativo integra il riuso di disegni architettonici con avanzate tecnologie IA, creando un ponte tra la conoscenza storica e le nuove tecnologie.