From instrumental survey to artificial intelligence: preliminary experiments on the geometric analysis of the ashlars of the Mausoleum of Theodoric Dal rilievo strumentale all'intelligenza artificiale: prime sperimentazioni sull’analisi geometrica dei conci del Mausoleo di Teodorico

The paper presents a methodological investigation into the reuse of digital survey data from the Mausoleum of Theoderic in Ravenna, with the aim of exploring its analytical potential beyond conventional metric documentation. Based on data acquired through laser scanning and photogrammetry, the study examines the geometry of the ashlars forming one of the ground-floor arches, characterised by interlocking “bayonet” joints. An initial vector-based graphical analysis, carried out in view of prototyping and 3D printing operations, raised a question concerning the geometric rules that governed the cutting and assembly of the blocks. In a subsequent phase, the same investigation was verified through a multimodal generative Artificial Intelligence model (LLM/MM), in order to test its ability to reproduce a critical interpretation of the geometric data. Although the AI demonstrated a solid capacity for metric extraction, it failed to identify the underlying geometric rules, thereby confirming the irreplaceable value of human interpretation in recognising the constructive logic of historical architecture.

Il contributo presenta una ricerca metodologica sul riutilizzo dei dati di rilievo digitale del Mausoleo di Teodorico a Ravenna, con l’obiettivo di esplorare il potenziale analitico oltre la documentazione metrica. A partire dalle acquisizioni eseguite con laser scanner e fotogrammetria, lo studio indaga la geometria dei conci di uno degli archi del piano terra, caratterizzati da giunti “a baionetta”. Una prima analisi grafica vettoriale, condotta in vista di operazioni di prototipazione e stampa 3D, ha sollevato un quesito sulle regole geometriche che hanno presieduto al taglio e all'assemblaggio dei conci. In una seconda fase, la stessa indagine è stata sottoposta a verifica tramite un modello di Intelligenza Artificiale generativa multimodale (LLM/MM), per testare la sua capacità di riprodurre la lettura critica del dato geometrico. Sebbene l’AI abbia dimostrato una buona competenza nell’estrazione metrica, non è riuscita a individuare le regole geometriche sottese, confermando ad oggi il valore insostituibile dell’interpretazione umana nel riconoscimento delle logiche costruttive storiche.