La Winter School “R 4 Rcheologists” mira a una fruttuosa combinazione di archeologia e statistica attraverso l’insegnamento delle tecniche di analisi dei dati, data mining e visualizzazione dei dati. I partecipanti impareranno i concetti e i metodi di analisi univariata e multivariata, analisi spaziale e visualizzazione dei dati attraverso un uso integrato di pacchetti software ecosistemici R, principi statistici e pratici.
Le popolazioni antiche hanno lasciato in eredità oggetti e monumenti dal valore inestimabile. I reperti, tuttavia, col passare del tempo, subiscono diversi gradi di erosione a causa delle intemperie e della loro stessa natura fragile. Di conseguenza, la conservazione del patrimonio è diventato un compito estremamente urgente nonché fondamentale.
INNOVA CHM - INNOVATION IN CONSTRUCTION AND CULTURAL HERITAGE MANAGEMENT è il nome unificatore di tutti i progetti finanziati dalla Regione Emilia-Romagna grazie al lavoro di Clust-ER Build e Assorestauro che hanno collaborato con diverse realtà del territorio emiliano-romagnolo.
La ricerca e l’innovazione tecnologica realizzate in Emilia-Romagna nel settore delle costruzioni e del restauro. Ma non solo. Le opportunità e la promozione internazionale delle imprese emiliano-romagnole del comparto del restauro nonché una “Summer school after damages” che, partendo dall’esperienza maturata a seguito al sisma che ha colpito l’Emilia nel 2012, formi esperti internazionali sulla riduzione e gestione del rischio correlato agli impatti di eventi naturali catastrofici.
L’ ultima frontiera informatica è l’ intelligenza artificiale, in effetti l’ evoluzione tecnologica mette ormai a disposizione di tutti le quantità di storage necessarie al machine learning e gli algoritmi open source di chatbot o veri e propri bot da attivare in vari ambienti. E’ quindi possibile ormai applicare la AI anche al campo dei BB.CC. e subito vengono in mente le analisi predittive, il riconoscimento delle immagini, l’attribuzione delle opere ecc..
Tuttavia a mio parere questo tipo di applicazioni sono abbastanza vulnerabili per la legge del garbage in - garbage out; nel campo dei BB.CC. infatti non c’è una abbondanza di dati tale da consentire l’ uso delle tecnologie di analisi di BigData (ed è risaputo che se il campione è insufficiente anche le migliori analisi falliscono) e anche l’ accuratezza e l’affidabilità dei dati è quanto meno variabile. Il limite che vedo è che un BOT è forzato, entro certi limiti, a fornire un risultato mentre l’ intelligenza umana ha ancora una migliore coscienza dei propri limiti ed evita di giungere a conclusioni in caso di dati insufficienti.
L'integrazione delle più innovative tecniche scaturite dal mondo della topografia per l'acquisizione della realtà che ci circonda, inizialmente limitata alla acquisizione digitale di alcuni punti caratteristici, ma poi, evoluta con i sistemi di acquisizione a scansione automatica, ad un numero estremamente grande di punti in frazioni di secondi, ci stanno portando ad una estensione del "rilievo" che non è più solo finalizzato a costruire modelli geometrici, bensì a creare oggetti per una Realtà Aumentata che viene recentemente definita semplicemente estesa: la Extended Reality.
