L’AI detective dell’arte: trova siti sepolti e ricostruisce le reti dei trafficanti

Un algoritmo che scruta dall’alto un territorio e segnala che sotto una certa variazione della vegetazione potrebbe nascondersi una potenziale struttura archeologica. Un altro che confronta nel tempo le immagini satellitari per scoprire le tracce lasciate dai “tombaroli”, ormai versioni sempre più sofisticate dei predatori di un tempo. Un altro ancora che mette insieme fotografie, cataloghi, documenti, persone e provenienze per ricostruire le reti internazionali attraverso cui viaggiano i beni culturali trafugati in vario modo e varie epoche. L'intelligenza artificiale sta entrando anche nel mondo dell'archeologia e della tutela del patrimonio artistico, con applicazioni che fino a pochi anni fa sarebbero sembrate quasi fantascientifiche. È uno dei campi di ricerca di Arianna Traviglia, archeologa e direttrice del Center for Cultural Heritage Technology , uno dei centri dell’Istituto Italiano di Tecnologia. Il CCHT lavora all’incrocio fra scienze umane e tecnologia, applicando intelligenza artificiale, visione artificiale, robotica e nanotecnologie ai beni archeologici e artistici, anche per affrontare fenomeni come i cambiamenti climatici e i crimini contro il patrimonio. Traviglia è inoltre collaboratrice esperta del Consiglio d’Europa sull’intelligenza artificiale per i beni culturali. Sarà ospite il 23 ottobre, dalle 9.30 alle 11.30, all’Oratorio San Francesco dei Nobili di Perugia nell’ambito di Orizzonti Digitali, il forum sull’intelligenza artificiale in programma dal 21 al 24 ottobre. La quarta edizione, sotto la direzione scientifica di Giorgio Metta, direttore scientifico dell’IIT, sarà dedicata a “L’era della co-intelligenza”: il nuovo rapporto fra intelligenza umana e sistemi intelligenti chiamati a collaborare nella ricerca, nel lavoro, nella formazione, nei servizi e nella vita quotidiana. L’iniziativa è promossa da Confindustria Umbria, Umbria Digital Innovation Hub, Umbria Business School, ANCE Umbria e ITS Umbria Academy. Ed è proprio il concetto di collaborazione, anziché quello di sostituzione, a emergere con forza quando si guarda a ciò che l’AI può già fare per archeologi, studiosi e forze dell’ordine. Professoressa Traviglia, oggi un algoritmo può fare un po’ l’archeologo e un po’ il detective? Qual è la cosa più sorprendente che l’intelligenza artificiale riesce già a scoprire su un’opera, un reperto o un sito e che fino a pochi anni fa sarebbe sfuggita all’occhio umano? “Allo stato attuale un algoritmo può certamente aiutarci a ragionare come archeologi e investigatori ma non sostituirsi a noi. La cosa più sorprendente non è tanto che l’AI “veda” meglio dell’occhio umano, quanto che riesca a osservare diversamente: analizza contemporaneamente migliaia di immagini, bande spettrali e variazioni nel tempo, riconoscendo ricorrenze quasi impercettibili ai nostri occhi di esseri umani. Può così individuare le debolissime tracce lasciate sul terreno o sulla vegetazione da strutture archeologiche sepolte, associare frammenti di oggetti come in un puzzle, evidenziare alterazioni sulla superfice di oggetti pervenuti a noi dal passato o collegare informazioni apparentemente indipendenti. Tuttavia, ciò che identifica è anzitutto un’anomalia o un pattern, qualcosa che non rientra negli standard, non automaticamente una scoperta archeologica. Per attribuirle significato servono conoscenza specifica, interpretazione del contesto e verifica sul campo. L’AI amplia enormemente le nostre capacità, ma la responsabilità dell’interpretazione resta umana”. Una parte del vostro lavoro consiste nel cercare dall’alto ciò che ancora non sappiamo che esista. Attraverso immagini satellitari e AI si possono riconoscere anomalie del terreno e della vegetazione: quanto è diventata brava una macchina a suggerire “qui sotto potrebbe esserci qualcosa”? E dove rimane indispensabile l’intuizione dell’archeologo/a? “Oggi la macchina è diventata molto brava soprattutto nel restringere il campo della ricerca. Può esaminare territori vastissimi e riconoscere particolari configurazioni del suolo, dell’umidità o della vegetazione che potrebbero dipendere dalla presenza di strutture sepolte. Inoltre, confrontando immagini acquisite in stagioni e condizioni differenti, individua segnali che in una singola osservazione potrebbero sfuggire anche a un occhio esperto. Ma quel “potrebbe” resta ancora fondamentale: un’anomalia rilevata su un’immagine satellitare a livello di vegetazione o suolo può avere cause archeologiche ma anche geologiche, agricole o molto più banali. L’archeologo deve valutarne la plausibilità sulla base del paesaggio storico e delle conoscenze pregresse. Deve poi verificarla attraverso ricognizioni, indagini geofisiche o scavo. La macchina propone dove guardare; l’archeologo/a comprende che cosa stiamo guardando”. La stessa tecnologia può cercare anche chi quel patrimonio lo sta facendo sparire. Con ALCEO avete lavorato sul riconoscimento automatico delle tracce degli scavi clandestini nelle immagini satellitari: possiamo immaginare una sorta di “antifurto dallo spazio” capace di segnalare rapidamente che un sito archeologico viene saccheggiato? “È esattamente la direzione nella quale abbiamo lavorato con ALCEO. Attraverso serie temporali di immagini satellitari, gli algoritmi cercano nuove anomalie compatibili con buche di scavo clandestino e ne seguono l’evoluzione. Questo permettere di monitorare con maggiore continuità aree molto estese, isolate o difficili da pattugliare e di indirizzare rapidamente l’attenzione delle autorità. Non parlerei però ancora di un antifurto infallibile: la risoluzione delle immagini, la frequenza dei passaggi satellitari, la copertura nuvolosa e i falsi positivi restano per ora limiti concreti e lo saranno fino a quando non avremo la disponibilità di immagini satellitari quasi in tempo reale È quindi un sistema di allerta e supporto decisionale, non uno strumento automatico di accertamento. La verifica degli esperti e l’intervento delle forze dell’ordine rimangono indispensabili. L’obiettivo è trasformare il monitoraggio da prevalentemente reattivo a sempre più preventivo”. E quando il reperto è ormai entrato nel mercato clandestino, come può seguirlo l’AI? Fotografie, descrizioni, provenienze, cataloghi, informazioni online e relazioni tra soggetti: RITHMS prova a mettere insieme indizi apparentemente scollegati. Quanto siamo vicini a una vera intelligence artificiale contro l’”art crime”? Il progetto lavora proprio sulla ricostruzione delle reti e collabora con sette forze di polizia europee. “Con il progetto europeo RITHMS abbiamo compiuto un passo importante in questa direzione, mettendo insieme archeologia, criminologia, analisi del mercato, informatica e competenze investigative. L’AI può estrarre informazioni da descrizioni e documenti, identificare in rete persone, luoghi, oggetti e provenienze, e organizzarli in grafi di conoscenza. Attraverso la Social Network Analysis può poi evidenziare relazioni ricorrenti, intermediari e configurazioni sospette all’interno di reti molto complesse. È un lavoro difficilissimo per una persona, soprattutto quando gli indizi sono distribuiti tra fonti, Paesi e lingue differenti. Ma non stiamo costruendo un “investigatore autonomo”: la piattaforma digitale, che è ancora in fase prototipale, produce piste e connessioni che devono essere valutate dagli operatori. La collaborazione con sette autorità di polizia, frontiera e formazione è stata essenziale proprio per costruire uno strumento rispondente alle reali esigenze investigative”. C’è però un paradosso quasi da thriller: più diventiamo bravi a trovare siti sconosciuti e opere vulnerabili, più produciamo informazioni preziose anche per i tombaroli. Come si protegge questa conoscenza? E nei prossimi cinque o dieci anni la tecnologia favorirà maggiormente chi difende il patrimonio o chi cerca di depredarlo? “È un paradosso reale, che non possiamo ignorare in nome di un’idea semplicistica di apertura dei dati. Le informazioni archeologiche sensibili devono essere gestite attraverso livelli differenziati di accesso: possiamo condividere i risultati scientifici senza rendere pubbliche coordinate precise, vulnerabilità o dettagli operativi. I dati più delicati devono circolare in ambienti protetti, essere accessibili soltanto a soggetti autorizzati e condivisi rapidamente con le istituzioni responsabili della tutela. Anche l’open science deve quindi essere responsabile: aperto non può significare indiscriminatamente disponibile. Nei prossimi anni la tecnologia potrà favorire soprattutto chi protegge il patrimonio, perché le istituzioni dispongono di capacità di osservazione e cooperazione molto maggiori. Ma ciò accadrà soltanto investendo in infrastrutture, competenze, sicurezza e collaborazione internazionale”. Lei collabora dal 2021 con il Consiglio d’Europa: può portare il discorso dal piano tecnologico a quello delle regole e della responsabilità nell’uso dell’AI. Si sta muovendo qualcosa? “Sì, certamente. Stiamo finalmente passando da una riflessione prevalentemente etica alla definizione di regole e responsabilità più precise. Occorre stabilire chi risponde delle decisioni supportate dall’AI, come vengono utilizzati i dati, quanto siano trasparenti e verificabili i risultati e dove debba intervenire obbligatoriamente la supervisione umana. Ho collaborato attivamente proprio alla redazione delle Policy Guidelines del Consiglio d’Europa sull’AI nei settori della cultura, della creatività e del patrimonio culturale, elaborate tra il 2023 e il 2024. Il documento fornisce agli stati membri indicazioni per garantire accesso equo, affidabilità, sicurezza, trasparenza e cooperazione internazionale. È un primo passo molto importante, anche se ora queste indicazioni devono tradursi in procedure concrete all’interno delle istituzioni culturali. L’AI può suggerire, classificare e prevedere ma la responsabilità delle decisioni non può mai essere delegata all’algoritmo”.

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Simone Cosimi