Lo studio propone una metodologia basata sull’integrazione di algoritmi di intelligenza artificiale e algoritmi generativi per supportare la ricostruzione di manufatti archeologici frammentari. Attraverso tecniche di image generation (GAN, Transformer), semantic segmentation e modelli computazionali parametrici, il sistema consente di analizzare frammenti, riconoscerne l’appartenenza tipologica e generare ipotesi ricostruttive tridimensionali. L’approccio viene validato tramite un workflow iterativo che combina dataset visivi, classificazione geometrica e ottimizzazione tramite algoritmi genetici, con verifica finale da parte di esperti.
Representation Advances And CHallenges association