Per la prima volta, una tecnologia d’avanguardia sarà utilizzata a Pompei per la ricostruzione fisica di manufatti archeologici frammentati e di difficile ricomposizione. È questo l’obiettivo del progetto europeo “RePAIR”, acronimo di Reconstruction the past: Artificial Intelligence and Robotics meet Cultural Heritage. Il progetto è iniziato il 1° settembre 2021 e coordinato dall’Università Ca’ Foscari Venezia.
Infrastruttura robotica per risistemazione dei frammenti
Migliaia di frammenti saranno risistemati con l’ausilio di una infrastruttura robotica, dotata di braccia meccaniche in grado di scansionare i frammenti, riconoscerli tramite un sistema di digitalizzazione 3D e restituirgli la giusta collocazione. Mentre i frammenti vengono riconosciuti e scansionati, le braccia e le mani di precisione meccaniche li manipolano e movimentano. L’ausilio di sensori avanzatissimi evitano il minimo danneggiamento.
Oggetti della sperimentazione di "RePAIR"
Oggetto di questa sperimentazione saranno gli affreschi del soffitto della Casa dei Pittori al Lavoro nell’Insula dei Casti Amanti, danneggiati nel corso della eruzione del 79 d.C. e poi ridotti in frantumi in seguito ai bombardamenti della Seconda Guerra Mondiale. Su tale contesto lavora già a partire dal 2018 il gruppo di esperti di pitture murali dell’Università di Losanna, guidato dal professor Michel E. Fuchs, con un programma di studio e di ricomposizione manuale che si fonda sull’analisi dei diversi aspetti morfologici, stilistici e tecnici dei frammenti. L’attivazione del nuovo progetto procederà parallelamente e in modo coordinato con quello in corso da parte dell’équipe svizzera. Ciò consentirà di confrontare dunque due metodologie di lavoro e i rispettivi risultati.
Il secondo caso di studio sarà inoltre costituito dai frammenti degli affreschi della Schola Armaturarum, determinati dal crollo dell’edificio nel 2010 e in parte ancora non ricollocati. Due esempi iconici di grandi affreschi del patrimonio culturale mondiale che si trovano in stato frammentario, conservati nei depositi del Parco Archeologico di Pompei.
Apporto interdisciplinare
L’attività si avvale dell’apporto interdisciplinare di istituti scientifici e di ricerca che operano nel campo della computer vision, della robotica, dell’Intelligenza Artificiale. Il tutto con il contributo fondamentale dell’Archeologia e della Conservazione di Beni Culturali.
Partner del progetto "RePAIR"
Partner del progetto “RePAIR”, assieme al Parco Archeologico di Pompei sono: l’Università Ca’ Foscari di Venezia (ente coordinatore), la Ben-Gurion University of the Negev di Israele, la IIT - Istituto Italiano di Tecnologia, l’Associacao do Instituto Superior Tecnico Para a Investigacao e Desenvolvimento del Portogallo, la Rheinische Friedrich Wilhelms Universitat di Bonn in Germania e il Ministero della Cultura. Il progetto ha ricevuto finanziamenti dal programma di ricerca e innovazione Horizon 2020 dell'Unione Europea, nell'ambito della Grant agreement n. 964854.
"Le anfore, gli affreschi, i mosaici, vengono spesso portati alla luce frammentati, solo parzialmente integri o con molte parti mancanti", dichiara il Direttore del Parco archeologico di Pompei, Gabriel Zuchtriegel. "Quando il numero dei frammenti è molto ampio, la ricostruzione manuale e il riconoscimento delle connessioni tra i frammenti è quasi sempre impossibile o comunque molto laborioso e lento. Questo fa sì che diversi reperti giacciano per lungo tempo nei depositi archeologici, senza poter essere ricostruiti e restaurati, e tantomeno restituiti all’attenzione del pubblico. Il progetto RePAIR, grazie all’ausilio della robotica, della digitalizzazione e dell’intelligenza artificiale, si pone l’obiettivo di risolvere un problema atavico".
"Dal punto di vista scientifico e tecnologico, il progetto pone sfide importanti. Per affrontarle utilizzeremo le più avanzate tecniche nel campo dell'AI, della Visione Artificiale e della Robotica" aggiunge Marcello Pelillo, coordinatore del progetto e professore di Intelligenza Artificiale all'Università Ca' Foscari Venezia.
