DIGITAL METHODS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR ARCHAEOLOGY

Il corso si propone di fornire una comprensione completa dei principali aspetti teorici e pratici dell'archeologia digitale e dei metodi digitali per lo studio dei contesti, sfruttando gli strumenti e le tecniche più recenti. Il corso fornirà una panoramica generale dei metodi per identificare, indagare, documentare e analizzare contesti e oggetti archeologici anche attraverso tecniche automatiche derivate dall'Inteligenza Artificiale. Gli studenti impareranno ad avvicinarsi al passato combinando più fonti di dati 2D e 3D. Gli studenti acquisiranno inoltre le competenze per gestire e sfruttare questo tipo di dati in un ambiente GIS dedicato alle pratiche di CRM (Cultural Resource Management). Grande importanza verrà data all'interpretazione dei dati in chiave archeologica. Verrà infine sottolineata l’importanza della verifica del dato sul campo attraverso ricognizioni di superficie e saggi di scavo soprattutto nell'applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale.

1) Conoscenza e comprensione:
- Familiarità con i concetti di Archeologia Digitale e il suo impatto sul pubblico, sui Beni Culturali e sulla politica, e sull'etica dei Beni Culturali;
- Familiarità con il background teorico dell'archeologia digitale e dell'intelligenza artificiale; conoscenza delle questioni pratiche e dell'implementazione di prodotti digitali per la ricerca e la divulgazione;
- Conoscenza generale delle principali tecniche digitali e di intelligenza artificiale per rispondere a domande di natura archeologica;
- Conoscenza generale degli approcci metodologici per documentare digitalmente siti e paesaggi archeologici;
- Etica nell'archeologia digitale e nell'applicazione dell'intelligenza artificiale.
2) Capacità di applicare le conoscenza acquisite:
- Capacità di riconoscere le metodologie di archeologia digitale adatte a casi specifici e di pianificare la ricerca;
- Capacità di gestire in ambiente GIS, e, di sfruttare sia dati 2D che 3D;
- Fornire competenze nell'acquisizione, memorizzazione, gestione, elaborazione e interpretazione dei dati
telerilevati;
- Manipolare i dati digitali utilizzando tecniche manuali e automatizzate.
3) Capacità di giudizio:
- Capacità di indagare e valutare criticamente le fonti archeologiche digitali;
- Capacità di sviluppare un pensiero critico nei confronti dell'archeologia digitale e delle applicazioni di intelligenza artificiale;
- Svolgere esperienze di ricerca autonoma su casi di studio mirati e presentarla con un approccio scientifico.

Agli studenti che desiderano frequentare questo corso non è richiesto alcun prerequisito per l'ammissione.

Digital methods and Artificial Intelligence for Archaeology, argomenti specifici:
1. Che cos'è la Digital Archaeology? Teoria e pratica
2. Che cos'è l'archeologia digitale? Digitalizzazione dei dati archeologici e narrazione dei dati in formato digitale
3. Mappe, mappe digitali e pensiero spaziale e geografico: dati e paesaggi mentali digitali
4. Sistemi informativi geografici (GIS) e patrimonio culturale: mappare il passato per interpretare il presente
5. Applicazione dei GIS in archeologia: la relazione tra spazi e oggetti culturali nel passato e nel mondo contemporaneo.
6. Intelligenza artificiale (AI) per la ricerca archeologica: teoria, pratica ed etica nell'applicazione dell'analisi automatica dei contesti archeologici.
7. Cultural Resource Management, gestione delle risorse culturali e rivoluzione digitale. Gestire il patrimonio attraverso lo strumento digitale.
8. Musei digitali e patrimonio digitale: quando i "dati" sono "il patrimonio".
9. Imparare il patrimonio culturale giocando ai serious games. Videogiochi e archeologia. Modellazione e comunicazione: patrimoni in realtà virtuale.

- Gli appunti delle lezioni e i pdf delle lezioni saranno disponibili su Moodle.
- Una serie di testi specifici, capitoli di libri e video su internet che saranno disponibili su Moodle.

Testi di riferimento:
- T. L. Evans, P. Daly (eds.), Digital Archaeology, bridging method and theory, 2006
- M. Forte, S. Campana S., Digital Methods and Remote Sensing in Archaeology. Archaeology in the Age of Sensing, 2016
- M. D. McCoy, The site problem: a critical review of the site concept in archaeology in the digital age. In Journal of Field Archaeology, vol. 45, No. S1, pp. S18-S26, 2020
- S. Campana, Drones in Archaeology. State of the Art and Future Perspectives. In Archaeological Prospection 24, pp. 275-296, 2017
- R. S. Opitz, D. C. Cowley (eds.), Interpreting Archaeological Topography. 3D Data, Visualization and Observation, 2013
- Chavarria A., Reynolds A. (eds) 2015, Detecting and understanding historic landscapes, Mantova, SAP (Articoli di D.C. Cowley, S. Crutchley, R. Lasaponara & N. Masini, A. De Guio), pp. 37-152
- Kokalj Z., Hesse R. 2017, Airborne laser scanning raster data visualization. A guide to good practice, Ljubljana, Zalozba ZRC, pp. 1-49 (cap. 1-4)
- P. Verhagen, Spatial Analysis in Archaeology: Moving into New Territories. In: Siart, C., Forbriger, M., Bubenzer, O. (eds.) Digital Geoarchaeology. Natural Science in Archaeology, 2018
- A. Argyrou, Agapiou A. A., Review of Artificial Intelligence and Remote Sensing for Archaeological Research. In Remote Sensing 14, 2022
- L. Deravignone, Macchi Janica G., Artificial Neural Network in archaeology. In Archeologia e Calcolatori, 17, pp. 121-136, 2006
- L. Magnini, Bettineschi C., Theory and Practice for an Object-based Approach in Archaeological Remote Sensing. In Journal of Archaeological Science, 107, pp. 10-22, 2019
- J. Casana, Global-Scale Archaeological Prospection using CORONA Satellite Imagery: Automated, Crowd-Sourced, and Expert-led Approaches. In Journal of Field Archaeology, 45:sup1, S89-S100, 2020

Voti: Da un minimo di 18 a un massimo di 30/30 e lode.
Criteri:
- completezza e chiarezza nell'esposizione delle informazioni acquisite;
- attitudine alla valutazione critica e personale;
- capacità di rendere le conoscenze acquisite pertinenti all'esperienza personale e a contesti/casi originali.
La valutazione sarà affidata alla partecipazione in classe (25%) e all'esame orale finale (75%), in cui verranno valutate le conoscenze e le competenze acquisite durante il corso.

scritto

Voti: per superare l'esame si parte da un minimo di 18 a un massimo di 30/30 e lode.
Per quanto riguarda la gradazione del voto, si segnala:
A. punteggi nella fascia 18-22 verranno attribuiti in presenza di:
- sufficiente conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- limitata capacità di raccogliere e/o interpretare i dati, formulando giudizi autonomi;
- sufficienti abilità comunicativei;
B. punteggi nella fascia 23-26 verranno attribuiti in presenza di:
- discreta conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- discreta capacità di raccogliere e/o interpretare i dati, formulando giudizi autonomi;
- discrete abilità comunicative, specie in relazione all'utilizzo del linguaggio specifico dei Beni Culturali.
C. punteggi nella fascia 27-30 verranno attribuiti in presenza di:
- buona o ottima conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma;
- buona o ottima capacità di raccogliere e/o interpretare i dati, formulando giudizi autonomi;
- abilità comunicative pienamente appropriate, specie in relazione all'utilizzo del linguaggio specifico dei Beni Culturali.
D. la lode verrà attribuita in presenza di conoscenza e capacità di comprensione applicata in riferimento al programma, capacità di giudizio e abilità comunicative, eccellenti.

I moduli comprendono lezioni frontali e conferenze con studiosi italiani e internazionali.