Bologna, 14 giugno 2021 - L'opera d'arte ’guarda’ lo spettatore, e l’Intelligenza Artificiale capisce quanto quell’opera viene apprezzata e come viene vista. Ma non solo: il sistema rileva il rispetto delle misure anti-Covid come distanziamento e utilizzo della mascherina. ShareArt è il sistema che Enea, l’Agenzia Nazionale per le nuove tecnologie, l’energia e lo sviluppo economico sta sperimentando da poche settimane a Bologna, nelle Collezioni Comunali d’Arte esposte a Palazzo d’Accursio, una sperimentazione resa possibile dalla collaborazione con l’Istituzione Bologna Musei. Sono dieci le postazioni installate finora, che raddoppieranno nelle prossime settimane. Una sperimentazione assolutamente innovativa: esistono molti modi per monitorare il flusso dei visitatori nei musei, ma nessuno di questi misura il ’gradimento’ delle opere.
"Siamo partiti da un cambio di prospettiva – spiega Riccardo Scipinotti, che con Stefano Ferriani, Giuseppe Marghella e Simonetta Pagnutti è uno dei ricercatori Enea che partecipano allo sviluppo del progetto ShareArt – per fare in modo che sia l’opera a guardare lo spettatore, a cui non viene chiesta nessuna azione aggiuntiva alla fruizione". Il primo passo è stato superare sistemi come l’utilizzo da parte dell’utente, di strumenti come visori, rilevatori di movimento, app, o la compilazione di un questionario al termine della visita: "L’idea era di mettere una telecamere vicino all’opera d’arte – continua Scipinotti –, e far raccogliere alla telecamera i dati necessari a valutare il gradimento", a partire dal tempo di osservazione, un ’misuratore’ di interesse essenziale: più l’opera piace, più ci si ferma a guardarla.
Ma non solo: il sistema raccoglie anche dati sul punto di osservazione, ovvero come l’occhio si muove per osservare l’opera: tanto per fare un esempio pratico, nella sperimentazione in corso a Bologna si è già capito che un quadro ’soffre’ per la vicinanza di una sorgente luminosa, che ’frena’ lo sguardo dell’utente. Alla telecamera (a infrarossi) è poi stato associato un dispositivo che raccoglie i dati, li elabora in stringhe e poi li trasmette via wifi al server centrale, dove gli algoritmi dell’Intelligenza Artificiale li elaborano in tempo reale. "Abbiamo cercato dispositivi già sul mercato e con queste caratteristiche: compatti, esteticamente gradevoli, con potenza di calcolo e non invasivi rispetto all’opera" prosegue Scipinotti. Il sistema rileva il numero di persone che si muove davanti all’oggetto, la distanza di osservazione, il tempo medio di permanenza, e lo stato d’animo (neutrale, felice, triste, sorpreso) oltre a parametri come l’umidità, la temperatura e la qualità dell’aria. La privacy è assolutamente rispettata: "Non c’è il riconoscimento facciale – garantiscono i ricercatori Enea –: ogni volto, una volta inquadrato, viene trasformato in una stringa di dati, ed è la stringa dati ad essere mandata al database, non l’immagine".
ShareArt è stato sviluppato dal 2016: la messa in campo della sperimentazione ha subito rallententi per la pandemia. E anche modifiche sostanziali: "Abbiamo aggiunto la raccolta dati per informazioni anti-Covid – spiega Giuseppe Marghella, un altro dei ricercatori Enea – per segnalare in tempo reale situazioni potenzialmente pericolose", come il mancato rispetto della distanza di sicurezza. Così, nella sperimentazione in corso a Bologna, può accendersi uno o due segnali luminosi rossi: ’ assembramento’ o ’mascherina’ (con un ovvio margine di tolleranza, ad esempio se un visitatore si toglie la mascherina per soffiarsi il naso). "ShareArt è stata pensata ’in tempo di pace’ ed è stata riadattata al tempo corrente –, sottolinea Gabriele Zanini dell’Enea – Le nostre ricerche a sul patrimonio artistico partono dal lontano, dalle indagini radiografiche degli anni ’90 sulle tele del Caravaggio, passando poi al database di mosaici di Ravenna, alle analisi termografiche della Villa dei Misteri a Pompei e oggi del palazzo della Farnesina, fino alla progettazione dei basamenti antisismici per i Bronzi di Riace, a Reggio Calabria. Con ShareArt abbiamo adattato la nostra ricerca, già esistente, a un tempo straordinario".
Al di là delle misure anti-Covid, il sistema ha l’obiettivo di fornire dati oggettivi sulla fruizione delle opere d’arte esposte ai curatori di musei e siti archeologici, evidenziare punti di forza ed eventuali criticità e valutare possibili miglioramenti per ottimizzare l’esposizione delle opere stesse e il percorso di visita, misurando poi gli effetti delle azioni intraprese. "Vi sono domande che si rincorrono tra le mura di un museo. In cosa consiste il gradimento di un’opera? Quali sono le variabili personali e ambientali che influiscono su questo gradimento? Le risposte tradizionali sono troppo approssimative", sottolinea Roberto Grandi, presidente Istituzione Bologna Musei. "Fra le nostre dodici sedi espositive – racconta Maurizio Ferretti, direttore Istituzione Bologna Musei –, per la tipologia del patrimonio esposto che consentiva l’installazione del dispositivi, e per la flessibilità e la disponibilità mettere in discussione, su basi scientifiche, le precedenti scelte espositive".
La collaborazione tra ENEA e Istituzione Bologna Musei si inserisce nell’ambito di ricerca e sviluppo dei big data di grande interesse per la Regione Emilia-Romagna, impegnata a realizzare nel Tecnopolo di Bologna una potenza di calcolo e un expertise di supercalcolo, big data e intelligenza artificiale di rilevanza internazionale.