Un ecosistema digitale integrato per lo studio delle decorazioni musive bizantine

This research addresses Byzantine geometric mosaic decorations, aiming to bring coherence to a rich yet heterogeneous corpus. Rooted in Architectural Drawing and in dialogue with art history, heritage studies, and computer science, the goal is to define a digital integrated ecosystem that turns visual documentation into structured, queryable, and reusable knowledge. The contribution unfolds along two complementary axes: on the one hand, the automatic classification of motifs, to streamline readings and reduce manual workload; on the other, the relational modelling of outcomes within an atlas/property graph that makes explicit the connections between images and metadata. The state of the art highlights the fragmentation of lexicons and standards, the predominance of traditional approaches, the limited application of AI techniques, and the absence of integrated, interoperable protocols. In response, the thesis proposes a unified workflow that links acquisition, observation, processing, representation, and visualization, ensuring traceability and critical oversight.The methodology integrates data curation protocols, AI-assisted recognition procedures, and interpretability tools. Results indicate that, when paired with transparent checks, automation supports coherent and comparable readings across contexts, bringing to light regularities, variants, and borderline cases. In conclusion, the ecosystem proves scalable and reproducible: it opens to new sites and decorative families, fosters shared protocols, and integrates collaborative platforms, with the ambition of making representation an interoperable locus of knowledge for the history of ornament.

La ricerca affronta lo studio delle decorazioni musive geometriche di età bizantina, mirando a ricomporre un patrimonio ricco ma disomogeneo. Nell’ambito del Disegno, e in dialogo con storia dell’arte, scienze del patrimonio e informatica, l’obiettivo è definire un ecosistema digitale integrato che trasformi la documentazione visiva in conoscenza strutturata, interrogabile e riusabile. Il contributo si articola lungo due assi complementari: da un lato la classificazione automatica dei motivi, per rendere più omogenee le letture e ridurre il carico manuale; dall’altro la modellazione relazionale dei risultati entro un atlante/property graph che rende esplicite le connessioni tra immagini e metadati. Lo stato dell’arte evidenzia la frammentarietà di lessici e standard, ma anche la prevalenza di approcci tradizionali, la scarsa applicazione di tecniche IA e l’assenza di protocolli integrati e interoperabili. A queste criticità la tesi risponde con un flusso unitario che connette acquisizione, osservazione, elaborazione, rappresentazione e visualizzazione, garantendo tracciabilità e controllo critico. La metodologia integra protocolli di curatela del dato, procedure di riconoscimento assistito da IA e strumenti di interpretabilità. I risultati mostrano che l’automazione, quando accompagnata da verifiche trasparenti, favorisce letture coerenti e comparabili tra contesti, mettendo in luce regolarità, varianti e casi liminari. Nelle conclusioni, l’ecosistema si conferma scalabile e replicabile: apre a nuovi siti e famiglie decorative, promuove protocolli condivisi e integra piattaforme collaborative, con l’ambizione di fare della rappresentazione un luogo interoperabile di conoscenza per la storia dell’ornato.