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Il Museo Egizio di Torino ha avviato una sperimentazione basata sull’intelligenza artificiale per rendere più rapida ed efficiente la catalogazione della propria collezione. Il progetto, iniziato nell’aprile 2025 con il sostegno tecnico di fabbricadigitale, ha interessato finora più di 650 stele.
Attraverso l’analisi automatizzata delle immagini, il sistema ha individuato e registrato diversi elementi presenti sui reperti, tra cui divinità, figure umane e simboli. Le informazioni ottenute saranno integrate nella Collezione Online del Museo, permettendo agli utenti di effettuare ricerche più precise e di mettere a confronto i motivi iconografici raffigurati sui vari oggetti.
L’iniziativa nasce con un duplice obiettivo: offrire una descrizione il più possibile dettagliata di ciascun reperto e rendere disponibili online tutti i metadati raccolti, così da favorire l’accesso ai contenuti da parte di un pubblico ampio e internazionale. A spiegare il progetto è Johannes Auenmüller, curatore ed egittologo del Museo, che lo ha sviluppato insieme al Data Manager Claudio Tarable.
L’impiego dell’intelligenza artificiale consente di ridurre sensibilmente i tempi necessari per le attività di descrizione e catalogazione. Tuttavia, il controllo dei risultati e la loro interpretazione scientifica rimangono affidati agli specialisti. Il sistema, infatti, identifica e organizza le informazioni, ma spetta agli esperti verificarne l’accuratezza e inserirle nel corretto contesto storico e archeologico.
La sperimentazione si trova attualmente nella fase di valutazione dei risultati. In base agli esiti dell’analisi, il Museo potrebbe decidere di applicare la tecnologia anche ad altre tipologie di reperti e di presentare il lavoro in una futura pubblicazione scientifica.
Come sottolinea Francesco Meneghetti, amministratore delegato di fabbricadigitale, l’intelligenza artificiale non mira a sostituire il lavoro degli studiosi. Il suo ruolo è piuttosto quello di affiancarli nelle operazioni più ripetitive, lasciando alle persone le decisioni legate alla verifica, alla ricerca e all’interpretazione scientifica.
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