Obiettivi

Obiettivi finali e intermedi

Dal punto di vista della piattaforma da realizzare, il progetto prevede uno studio dettagliato dei requisiti e la progettazione di ciascuna delle componenti da sviluppare (M3).

Le componenti principali da realizzare sono:

  1. Piattaforma mobile per il crowdsourcing (WP1)

  2. Modulo di Intelligenza Artificiale (AI) per il riconoscimento di immagini e la Realtà Aumentata (AR) su mobile (WP2)

  3. Modulo AI per la conversione image-to-text usando modelli LLM (WP3)

  4. Console di Monitoraggio per il decisore (WP4)

Il WP5 – Sostenibilità e Impatto avrà un ruolo trasversale, occupandosi di creare contenuti, organizzare la formazione e sensibilizzare gli stakeholders sul progetto.

Il progetto prevede tre importanti milestone, allineando le fasi di tutti i Work Packages (WP) su tre deadline:

  • Tutti i WP tecnologici (WP1-WP4) completeranno la progettazione delle proprie componenti, definendo in dettaglio requisiti e interazioni (M4).

  • Completamento della fase di implementazione, con l’integrazione dei contenuti forniti dal WP5 (M6)

  • Ultimo trimestre: Integrazione delle componenti per ottenere una piattaforma conforme ai requisiti, validata attraverso il caso d’uso della Via Appia, raggiungendo il TRL 6. Contestualmente, il WP5 completerà le attività di formazione e sensibilizzazione degli stakeholders.

 

Risultati attesi

Il risultato atteso dal Progetto è la dimostrazione su un caso di studio della Via Appia del monitoraggio attraverso crowdsourcing tramite la piattaforma CROMO. La piattaforma (WP1-4) sarà testata sul caso d’uso (TRL 6) attraverso il WP5.

CERICT

Il CERICT, organismo di ricerca che comprende tre dipartimenti universitari dell’Università di Salerno – Dipartimento di Informatica (DI), Dipartimento di Ingegneria Industriale (DIIN) e Dipartimento di Scienze del Patrimonio Culturale (DISPAC) – contribuirà con attività di ricerca di base e applicata. L’impatto sarà significativo soprattutto nelle aree di Intelligenza Artificiale (AI), Augmented Reality (AR) e nello studio e trasferimento della conoscenza sulla Via Appia.

  • DI e DIIN: si occuperanno dello sviluppo di algoritmi di apprendimento di immagini, acquisizione tramite AR e fruizione di contenuti con AR. L’obiettivo è monitorare lo stato di conservazione della Via Appia con un dataset di immagini validato.

  • DISPAC: sistematizzerà le conoscenze sulla Via Appia, fornendo materiali per accrescere la consapevolezza pubblica sul valore del patrimonio culturale. Inoltre, sperimenterà metodologie di gamification per guidare la raccolta dati e supportare le decisioni.

Cityopensource srl

Cityopensource srl contribuirà con attività di ricerca fondamentale e industriale, migliorando il know-how aziendale sulle tecnologie abilitanti fondamentali (KETs), in particolare su AI e AR:

  • sviluppo di un prototipo dimostrativo TRL 6, base per la futura industrializzazione e commercializzazione.

  • creazione di un nuovo prodotto per il monitoraggio diffuso e partecipato dei patrimoni, rivolto a parchi archeologici e enti gestori.

  • incremento della redditività aziendale fino al 40% del fatturato previsto nel Business Plan.

QuantumNet

QuantumNet si occuperà della realizzazione della componente AI per l’analisi delle immagini, classificazione automatica e monitoraggio dell’evoluzione temporale:

  • Tecnologie chiave: AI generativa e Machine Learning evoluto per identificare, clusterizzare e analizzare immagini.

  • Approccio innovativo: utilizzo di un modello LLM open-source per generare contenuti descrittivi sull’evoluzione temporale delle immagini.