Artificial Intelligence & H-BIM for the Semantic Description of Cultural Heritage: the Pisa Charterhouse
Tra Intelligenza Artificiale e H-BIM per la descrizione semantica dei beni culturali: la Certosa di Pisa
Team
Valeria Croce 1, 2*
Gabriella Caroti 1
Livio De Luca 2
Andrea Piemonte 1
Philippe Véron 3
Marco Giorgio Bevilacqua 4
1 Department of Civil and Industrial Engineering, ASTRO Laboratory, University of Pisa, 56122 Pisa, Italy
2 Modèles et Simulations pour l’Architecture et le Patrimoine, UMR 3495 CNRS/MC, 13402 Marseille, France
3 LISPEN EA 7515, Ecole Nationale Supérieure d’Arts et Métiers ParisTech, Aix-en-Provence
4 Department of Energy, Systems, Territory and Construction Engineering, DESTEC, University of Pisa, 56122 Italy
* Author to whom correspondence should be addressed.
Abstract
ITA
L’applicazione dell’Intelligenza Artificiale (IA) ai beni architettonici introduce promettenti evoluzioni nel settore del Disegno: tecniche più automatizzate di segmentazione semantica possono essere estese al modello digitale e numerico per l’interpretazione dei dati di rilievo e per la conseguente ricostruzione di rappresentazioni 3D concettuali e parametriche.
Nuovi sistemi per la descrizione e la classificazione di dati 3D sono effettivamente sempre più richiesti, anche in vista dell’ottimizzazione di processi del tipo Scan-to-BIM. In questo contesto, il presente contributo illustra un approccio metodologico semi-automatico volto alla costruzione di rappresentazioni semanticamente ricche e intelligibili a partire da dati di rilievo. Tale approccio si basa su due nuclei fondanti: in primis, la classificazione e successiva propagazione di tipologie architettoniche, attraverso algoritmi di IA applicati alla nuvola di punti; quindi, la ricostruzione in ambiente Building Information Modelling (BIM) delle classi di elementi individuate tramite meccanismi di trasmissione delle informazioni e linguaggi di programmazioni visuale. La metodologia proposta è studiata in riferimento a casi studio rappresentativi relativi ad alcuni ambienti della Certosa Monumentale di Pisa.
ENG Artificial Intelligence (AI) applications to architectural heritage usher promising evolutions in the Graphic arts and design field, as increasingly automated segmentation techniques can be applied to digital and numeric models for the semantic interpretation of survey data and subsequent reconstruction of conceptual and parametric 3D representations. Increasingly automated systems for the semantic description and classification of 3D data are indeed in ever-growing demand, also in view of optimizing Scan-to-BIM processes. In this context, the present contribution describes a semi-automated
methodological approach aimed at building semantically rich and intelligible representations starting from survey data. This approach features two core foundations: firstly, the classification and subsequent propagation of architectural types, by means of Artificial Intelligence (AI) algorithms applied to the point clouds; secondly, the reconstruction, in Building Information Modelling (BIM) environment, of the detected element classes, via information transmission procedures and visual programming languages. The analysis of the proposed methodology applies to representative case
studies referring to selected settings of the Pisa Charterhouse.
Keywords
ITA Classificazione semantica, intelligenza artificiale, H-BIM, patrimonio architettonico, nuvola di punti.
ENG Semantic classification, artificial intelligence, H-BIM, architectural heritage, point clouds.
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Croce Valeria, Caroti Gabriella, De Luca Livio, Piemonte Andrea, Véron Philippe, Bevilacqua Marco Giorgio (2021). Tra Intelligenza Artificiale e H-BIM per la descrizione semantica dei beni culturali: la Certosa di Pisa/Artificial Intelligence and H-BIM for the semantic description of cultural heritage: the Pisa Charterhouse. In Arena A., Arena M., Mediati D., Raffa P. (a cura di). Connettere. Un disegno per annodare e tessere. Linguaggi Distanze Tecnologie. Atti del 42° Convegno Internazionale dei Docenti delle Discipline della Rappresentazione/Connecting. Drawing for weaving relationship. Languages Distances Technologies. Proceedings of the 42th International Conference of Representation Disciplines Teachers. Milano: FrancoAngeli, pp. 608-625.
