Research tools for the history of architecture and restoration: development of applications for the automated classification of stylistic and material features of built heritage

L'obiettivo del progetto di ricerca è quello di sviluppare applicazioni che, utilizzando algoritmi di classificazione e segmentazione, siano in grado di ottimizzare i processi legati all'interpretazione dei caratteri stilistici e costruttivi del patrimonio, promuovendo la ricerca in ambito storico-critico e progetti di restauro più consapevoli. Tradizionalmente, discipline come la storia dell’architettura o il restauro non sono settori che innescano l’innovazione tecnologica, piuttosto recepiscono gli strumenti da altri ambiti. Il progetto di ricerca si propone di sondare il campo delle tecniche di classificazione, segmentazione e clusterizzazione e di adattarlo alle esigenze dei settori CEAR-11/A (Storia dell’architettura) e CEAR-11/B (Restauro dell’architettura). Nello specifico, si intende sviluppare un metodo che permetta di riconoscere determinati pattern proporzionali all’interno di un dataset di modelli reality based tridimensionali (nuvole di punti) e bidimensionali (ortoimmagini), al fine di facilitare le ipotesi di attribuzione, datazione o filiazione di artefatti architettonici. La trattazione prende avvio da un’analisi dello stato dell’arte, compiuto sia nel campo del rilievo per la storia e per il restauro, sia nel crescente ambito delle tecniche di machine learning per il patrimonio culturale. Tale ricognizione intende puntare l’attenzione su possibili settori di ricerca ancora poco frequentati all’intersezione tra analisi storico-critica e tecniche di machine learning. Un possibile campo di applicazione è quindi individuato nello studio della scultura architettonica, ovvero quei sistemi formali tridimensionali che spesso caratterizzano la sintassi degli edifici storici attraverso l’ordine architettonico. La scelta è dovuta principalmente a due fattori: da un lato questi elementi sono di dimensioni relativamente contenute e quindi facilmente acquisibili in numero elevato, dall’altro il panorama degli utilizzi di tecniche automatiche sul patrimonio architettonico si è finora concentrato maggiormente sulla scala dell’edificio e dell’aggregato urbano, raramente scendendo alla scala del dettaglio. Il processo automatizzato non intende sostituire il giudizio critico dello studioso, quanto fornire una base di ragionamento, soprattutto nel caso di campi di indagine troppo vasti per essere gestiti dal singolo esperto.Il caso studio identificato è costituito da un corpus di capitelli piatti ferraresi databili tra XV e XVI secolo, rilevati tramite fotogrammetria e scanner a luce strutturata. Le acquisizioni tridimensionali devono poi subire un processo di elaborazione che permetta agli algoritmi di eseguire su di esse operazioni di segmentazione e classificazione; l’obiettivo è ottenere un metodo che, applicato ad altri tipi scultorei (fusti, basi, cornici, etc.) possa costituire un contributo all’analisi formale e materiale di questi elementi, spesso determinanti nel concepire rapporti cronologici o spaziali tra architetture. I potenziali portatori di interesse nei risultati della ricerca potrebbero essere studiosi e ricercatori nel campo della storia dell’architettura, progettisti specializzati in restauro e funzionari appartenenti agli organi di tutela.

The aim of the research project is to develop applications that, through the use of classification and segmentation algorithms, are capable of optimizing processes related to the interpretation of stylistic and constructive features of cultural heritage, thereby fostering research in the historical-critical domain and supporting more informed restoration projects. Traditionally, disciplines such as architectural history or architectural restoration have not been fields that trigger technological innovation; rather, they adopt tools developed in other domains. This research project seeks to explore the field of classification, segmentation, and clustering techniques, adapting them to the needs of sectors CEAR-11/A (History of Architecture) and CEAR-11/B (Architectural Restoration). Specifically, the objective is to develop a method that can identify proportional patterns within a dataset of reality-based three-dimensional models (point clouds) and two-dimensional models (orthophotos), with the aim of facilitating hypotheses of attribution, dating, or lineage of architectural artifacts. The discussion begins with an analysis of the state of the art, carried out both in the field of survey methods for history and restoration and in the growing domain of machine learning techniques applied to cultural heritage. This review intends to highlight research areas that remain underexplored at the intersection between historical-critical analysis and machine learning techniques. A possible field of application is thus identified in the study of architectural sculpture, namely those three-dimensional formal systems that often characterize the syntax of historical buildings through the architectural order. The choice is primarily due to two factors: on the one hand, these elements are of relatively contained dimensions and can therefore be acquired in large numbers; on the other hand, the applications of automated techniques to architectural heritage have so far been concentrated mainly at the scale of the building or the urban aggregate, only rarely addressing the level of detail. The automated process does not aim to replace the scholar’s critical judgment, but rather to provide a basis for reasoning, especially in cases where the scope of investigation is too broad to be managed by a single expert. The case study identified consists of a corpus of Ferrarese flat capitals dating between the fifteenth and sixteenth centuries, surveyed through photogrammetry and structured-light scanning. The three-dimensional acquisitions must then undergo a processing workflow that enables algorithms to perform segmentation and classification operations on them; the ultimate goal is to obtain a method which, when applied to other sculptural types (shafts, bases, moldings, etc.), may contribute to the formal and material analysis of these elements—often crucial in establishing chronological or spatial relationships between architectural works. Potential stakeholders in the outcomes of this research include scholars and researchers in the field of architectural history, practitioners specialized in restoration, and officials belonging to heritage protection authorities.