L’intelligenza artificiale al servizio dell’archeologia: l’Università di Pavia al lavoro per ricostruire il “Cubicolo di Arianna” della Domus del Ninfeo di Cremona
Un progetto che unisce diagnostica avanzata, computer vision e competenze archeologiche per riportare alla luce uno dei più straordinari cicli pittorici dell’età augustea.
L’Università di Pavia è protagonista di un innovativo progetto di ricerca finalizzato alla ricostruzione del cosiddetto “Cubicolo di Arianna”, un ambiente affrescato della Domus del Ninfeo di Cremona, scoperto durante gli scavi archeologici di piazza Marconi e considerato uno dei ritrovamenti più significativi degli ultimi decenni per lo studio della pittura romana.
Il progetto nasce dalla collaborazione tra il Laboratorio Arvedi di Diagnostica Non Invasiva del Dipartimento di Musicologia e Beni Culturali e il Computer Vision and Multimedia Lab del Dipartimento di Ingegneria Industriale e dell’Informazione, in sinergia con il Museo Archeologico San Lorenzo di Cremona.
Tra le circa mille casse conservate nei depositi si trovano oltre 50.000 frammenti di affreschi provenienti da una stanza decorata con episodi del mito di Arianna e di Dioniso. Dei circa venti metri quadrati originari di superficie pittorica, ne sono sopravvissuti circa dieci, frammentati e danneggiati dall’incendio che colpì la residenza in età antica.
Gli studi archeologici e storico-artistici indicano che gli affreschi presentano una qualità esecutiva e una raffinatezza tecnica eccezionali, riconducibili a maestranze attive negli ambienti più prestigiosi della Roma augustea. La ricostruzione di questo complesso apparato decorativo rappresenta quindi una sfida scientifica di grande valore per la conoscenza del patrimonio culturale romano.
Per affrontare l’enorme quantità di materiali da analizzare, il Laboratorio Arvedi ha avviato una campagna di acquisizione multispettrale e di fotografia in luce ultravioletta dei frammenti. Le immagini ottenute consentiranno di evidenziare caratteristiche dei pigmenti, tracce di lavorazione e dettagli non percepibili a occhio nudo.
I dati raccolti saranno successivamente elaborati attraverso algoritmi di machine e deep learning sviluppati dal Computer Vision and Multimedia Lab con l’obiettivo di individuare affinità cromatiche e compositive tra i frammenti, favorendone il raggruppamento e generando ipotesi di ricostruzione virtuale dell’apparato pittorico originario.
L’iniziativa si inserisce nell'ambito di collaborazioni attive fra l'Ateneo e vari partner nazionali e internazionali, tra cui l’Università di Salerno e l’Università Paris-Saclay.