Nel seguito viene presentata una breve panoramica delle principali tecnologie informatiche applicate ai Beni Culturali, descrivendone funzioni, vantaggi, criticità e casi d’uso nei diversi ambiti (gestione, conservazione preventiva, fruizione, valorizzazione e ricerca) nell’ambito dei beni culturali.
Internet of Things (IoT). L’IoT è una delle soluzioni più efficaci per il monitoraggio in tempo reale di siti e beni culturali tramite sensori ambientali, dispositivi di controllo dello stato di conservazione, telecamere e altri strumenti. I dati raccolti consentono il controllo, ma anche una gestione proattiva della conservazione. Le architetture IoT per edifici storici evidenziano però problemi pratici (connettività limitata, consumi energetici, manutenzione). L’IoT è usato anche per migliorare l’esperienza dei visitatori: piattaforme che orchestrano “oggetti intelligenti” permettono visite personalizzate e più coinvolgenti; giochi basati su IoT possono aumentare emozioni e partecipazione del pubblico. Una declinazione importante è l’Edge Computing, che sposta parte dell’elaborazione vicino alla fonte del dato (smart sensors), riducendo la latenza e permettendo reazioni rapide; questi sensori sono impiegati, ad esempio, per controllare temperatura, umidità e pressione in biblioteche e musei.
Blockchain. La blockchain è un registro distribuito e immutabile, potenzialmente utile nel settore culturale per: (1) certificare provenienza e autenticità di opere e reperti (tracciando attività e autorizzazioni), contrastando furti e traffici illeciti e facilitando la ricostruzione della provenienza; (2) tokenizzazione e modelli di condivisione dei profitti, abilitando proprietà frazionata e sistemi di donazione/fundraising. Vi sono anche limiti e rischi: scalabilità ed efficienza, perdita di chiavi private e questioni di governance (possibile ricentralizzazione tramite grandi piattaforme).
Intelligenza Artificiale (AI). L’AI supporta l’analisi di grandi quantità di dati (sensori, immagini, testi) per individuare pattern, anomalie e trend utili alla gestione e allo studio. Nel campo delle arti figurative, computer vision e tecniche AI di machine learning vengono applicati a riconoscere e ricreare stile, pennellate, composizione, pose nei ritratti, fino al supporto in controversie storico-artistiche e alla ricostruzione di parti danneggiate. L’autenticazione tramite AI è promettente ma discussa, perché richiede anche analisi materiali e documentali. Negli ultimi anni è diventata sempre più utilizzata la Generative AI, che offre opportunità creative ma è fonte anche di controversie (imitazione di stili, uso non autorizzato dei dati di training) e la nascita di tecniche difensive contro lo scraping (processo automatizzato che utilizza bot o software per estrarre, raccogliere e archiviare grandi quantità di dati da siti web) indesiderato. Vengono richiamate inoltre sfide etiche: bias dovuti a dataset incompleti, e la contrapposizione tra l’opacità dei modelli e la necessità di provenienza/curatela tipica del settore.
Realtà Virtuale e Aumentata (VR/AR). VR e AR permettono esperienze immersive e interattive, utili sia per la fruizione e l’educazione sia per la ricostruzione digitale e la conservazione. Molte revisioni di articoli scientifici mostrano un’ampia diffusione in aree come musei virtuali, turismo, gamification, ricostruzione 3D e patrimonio immateriale. Ulteriori esempi di applicazione sono la visualizzazione di siti archeologici subacquei e la creazione di spazi espositivi nel “metaverso”.
Big Data Analytics. Quando si hanno Big Data, ovvero grandi volumi di dati (strutturati e non) sono necessarie tecnologie per gestirli e analizzarli (es. MapReduce, motori di interrogazione). Nei Beni Culturali, la crescita di oggetti digitali e metadati (archivi, testi, immagini) rende possibile parlare di Big Data, il cui valore sta nell’analisi per estrarre conoscenza: percezioni, interpretazioni, preferenze e trend. I risultati alimentano applicazioni in ambiti diversi quali educazione, intrattenimento e turismo (anche tramite dati sui flussi e sistemi di raccomandazione).
Semantic Web. Si può considerare l’evoluzione del web “documentale” verso un web di dati interconnessi (RDF, OWL, SPARQL), pubblicati come Linked Data e descritti tramite ontologie. Nonostante alcune critiche (scalabilità, affidabilità delle fonti, costi), nei Beni Culturali l’approccio è molto adatto per la natura catalografica dei dati. Tra le ontologie e gli standard diffusi si citano CIDOC CRM, EDM, SKOS, FRBRoo, e archivi interrogabili via SPARQL. I dati organizzati come Linked Data possono quindi essere utilizzati per creare applicazioni, come LOD4Culture, che fornisce una mappa per la navigazione delle risorse culturali.
Immagini satellitari. Le immagini ottiche, infrarosse/termiche, radar ad apertura sintetica (SAR) e multispettrali/iperspettrali supportano ad esempio la valutazione dei danni post-disastro o conflitto, il monitoraggio di deformazioni e integrità strutturale (anche con costellazioni SAR), la scoperta di siti non noti tramite ML su dati satellitari, il rilevamento di saccheggi e scavi illegali e l’analisi degli impatti ambientali e urbanistici.
Modellazione 3D e HBIM. La modellazione 3D e il BIM, nella variante HBIM (Heritage Building Information Modelling) per edifici storici, integrano dati geometrici (laser scanning, fotogrammetria da droni, scansioni portatili) con informazioni storiche e multimediali, permettendo la documentazione, la gestione e la conservazione lungo la dimensione temporale. Si evidenziano però alcuni limiti come la mancanza di metodologie standard e la scarsità di valutazioni su casi reali.
Digital storytelling. L’uso di strumenti digitali per narrare il patrimonio combina contenuti multimediali e storico-artistici per creare esperienze coinvolgenti come mostre immersive, docufilm, documentari interattivi. Ha un forte potenziale per connettere pubblico e comunità locali, e per aumentare la partecipazione ed il sostegno da parte dei cittadini in problematiche culturali.
OCR e HTR. L’OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) converte testo da immagini in formati modificabili e ricercabili, migliorato dall’intelligenza artificiale e attività di pre-processing. L’HTR (Handwritten Text Recognition) estende il riconoscimento alla scrittura manoscritta, cruciale per gli archivi storici, permettendo di ridurre i tempi di trascrizione. È comunque molto complesso per la variabilità grafica e la qualità dei documenti.
L’ecosistema tecnologico per i Beni Culturali è ampio e complementare: dall’infrastruttura di monitoraggio (IoT/satelliti) ai sistemi di fiducia (blockchain), fino a strumenti di analisi e accesso (AI, Big Data, Semantic Web, 3D, VR/AR, storytelling, OCR/HTR) che, insieme, rafforzano la conservazione, la ricerca e il coinvolgimento del pubblico.