ReAD (DUS.AD016.150)

Area tematica

Scienze umane e sociali, patrimonio culturale

Area progettuale

Struttura responsabile del progetto di ricerca

Istituto di scienze e tecnologie della cognizione (ISTC)

Responsabile di progetto

VALENTINA PRESUTTI
Telefono: 06 44595246
E-mail: valentina.presutti@cnr.it

Abstract

La necessità di tutelare, preservare e valorizzare il patrimonio culturale, in quanto asset strategico per la crescita economica del territorio, passa anche attraverso la raccolta delle informazioni, che ne permette la conoscenza e la fruibilità da parte dei cittadini. In particolare, il patrimonio architettonico del territorio risulta essere straordinariamente ricco ed eterogeneo per stili, caratteristiche morfologiche e strutturali, e tale ricchezza può essere messa in luce attraverso tecnologie informatiche che riescano ad estrarre, materializzare e collegare nuove conoscenze a dati già acquisiti. Il progetto ReAD si colloca in questa prospettiva di valorizzazione del patrimonio architettonico territoriale e della sua fruizione avanzata da parte dell'utente finale, grazie all'implementazione di tecnologie computazionali che permettano l'estrazione automatica di dati strutturati da fonti non strutturate (corpus testuali in linguaggio naturale e immagini) e l'accessibilità a tali informazioni sotto forma di knowledge graphs allineati a quelli già esistenti (conoscenza geografica, del patrimonio culturale, etc.).

Obiettivi

L'obiettivo generale è automatizzare l'acquisizione di informazioni relative all'architettura e collegarle a dati provenienti anche da altre fonti, aumentando la capacità di conoscenza, valorizzazione e gestione del patrimonio immobiliare, storico e contemporaneo grazie ad una metodologia e a strumenti tecnologici stato dell'arte. In particolare:

- trasferimento tecnologico alle imprese di Tecnologie Semantiche, Natural Language Processing e Machine learning
- analisi di corpora iconografici e testuali relativi al dominio dei beni architettonici
- estrarre dati strutturati trasformandoli in knowledge graphs della conoscenza sul patrimonio architettonico "nascosta" nei testi o nelle immagini, per garantirne la conservazione e la protezione.
- trasferimento tecnologico alle imprese di modelli ontologici open source basati su metodi stato dell'arte per descrivere in maniera coerente e formalmente strutturata i dati estratti

Data inizio attività

13/09/2021

Parole chiave

architettura, machine learning, knowledge graphs

Ultimo aggiornamento: 20/05/2024