ArchiNervi. Due fondi storici per un archivio digitale
Il progetto
Due fondi storici per un archivio digitale è un progetto di CSAC dell’Università di Parma e della Fondazione MAXXI, realizzato grazie al finanziamento del Fondo Cultura 2021 del MIC, due istituzioni che condividono la missione della raccolta e valorizzazione delle rispettive collezioni di arti visive contemporanee e di fondi di design e architettura.
Entrambe le istituzioni hanno acquisito per le proprie collezioni una porzione dell’archivio prodotto dall’ingegnere Pier Luigi Nervi dal 1920, con l’impegno di promuovere attività di ricerca e di diffusione della conoscenza. In questo quadro il progetto ha come obiettivo la valorizzazione di tale patrimonio costituito dai due fondi fortemente complementari, realizzando ArchiNervi, un nuovo archivio digitale unificato, ad oggi non esistente, e un portale attraverso il quale restituire Storie di architetture, di cantiere, di tecniche e approfondimenti sulle tematiche legate al ruolo del progetto rispetto alla salvaguardia del territorio e dell’architettura. Il progetto è inteso come un prototipo in cui differenti azioni (catalogazione e digitalizzazione, comunicazione, editoria, modalità innovative di ricerca per immagini) sono condotte al fine di produrre conoscenza e di testare modalità di collaborazione tra istituzioni.
Le azioni
L’archivio digitale
Le azioni condotte congiuntamente per la realizzazione di ArchiNervi sono state:
- la definizione di linee guida per la creazione della banca dati congiunta;
- la revisione e uniformazione dei rispettivi inventari e catalogazioni dei due fondi;
- la definizione dei criteri per la campagna di digitalizzazione;
- l’individuazione di un campione di progetti da catalogare e digitalizzare analiticamente sulla base di criteri condivisi;
- la definizione dell’architettura dell’archivio e dei livelli di catalogazione;
- la definizione di una campagna di manutenzione e restauro dei materiali grafici e progettuali in funzione del piano di digitalizzazione;
L’accesso all’archivio digitale: il portale e la Lodovico Media Library
L’accesso a questo archivio digitale avviene attraverso un portale che restituisce la mappatura geografica dei progetti realizzati dallo studio arricchita da un programma di storytelling articolato in Storie di architettura e di cantiere e in approfondimenti sui molteplici temi che tale archivio sollecita. Un ulteriore canale di accesso alla catalogazione è possibile attraverso la Media Library Lodovico, in cui confluiranno le catalogazioni condotte nel corso del progetto consentendo interrogazioni all’interno di un ecosistema di dati ed immagini più ampio aprendosi, così, anche a un pubblico non necessariamente specialistico.
https://lodovico.medialibrary.it/home/index.aspx
La comunicazione
Per valorizzare questa nuova risorsa è stata impostata la campagna di comunicazione condotta congiuntamente dalle due istituzioni e sono stati realizzati alcuni video per raccontare il progetto attraverso i canali social.
Un libro sul progetto: al termine dei lavori un volume presenterà ArchiNervi e gli esiti di questo lavoro congiunto sui due fondi storici. Il libro è un primo consuntivo su questa impresa da parte dei vari specialisti coinvolti per valorizzare la molteplicità di competenze messe a sistema.
Ricerca avanzata per immagini
Un ulteriore risultato raggiunto, di natura sperimentale, è quello della realizzazione di una proof of concept relativa all’impiego di tecniche di Computer Vision e Deep Learning per la ricerca avanzata per immagini basata su similarità applicato a documentazione progettuale. Il problema che si intendeva risolvere con tecniche innovative di AI è quello della ricerca di immagini in un grande archivio storico di architettura e ingegneria velocizzando il più possibile quello che adesso è un procedimento totalmente manuale. L’algoritmo di AI è stato testato separatamente sia sulle fotografie, sia sui disegni, sia in modalità cross-domain. Per migliorare e affinare la ricerca si è pensato di suddividere le immagini in più sottosezioni per avere uno spazio di ricerca più esteso. Il modello utilizzato, un DINO Vision Transformer modificato ad-hoc, estrae dei descrittori per ognuna di queste sotto immagini (più l’immagine intera) e salva questi descrittori su disco. Così facendo sono già pronti per tutte le future ricerche. Il Vision Transformer è un potente modello usato con successo in diversi ambiti tra cui la medicina, la guida autonoma, la sicurezza e in ambito umanistico l’analisi e la ricerca di documenti.
Per consentire all’utente di ritagliare le immagini per ricercare all’interno dell’archivio è stata realizzata un’interfaccia grafica che consente all’utente di ricercare all’interno dell’archivio.