Discobolo Lancellotti — modello 3D fotogrammetrico dal calco marmoreo del Museo Nazionale Romano
Modello 3D ad alta fedeltà del Discobolo Lancellotti, copia romana in marmo del Discobolo di Mirone, conservata al Museo Nazionale Romano – Palazzo Massimo. La ricostruzione è stata ottenuta tramite fotogrammetria multi-vista da immagini 2D e include modello USDZ, rendering e metadati.
Panoramica
Data Product realizzato nell’ambito dell’evento “Ecomic: Hack the Data Culture”.
Il data product “Discobolo Lancellotti — Ricostruzione 3D” propone un modello tridimensionale ad alta fedeltà del Discobolo Lancellotti, copia romana in marmo del celebre Discobolo di Mirone, databile al I secolo d.C. e conservata presso il Museo Nazionale Romano — Palazzo Massimo, inv. 126371. La ricostruzione è stata ottenuta tramite fotogrammetria multi-vista a partire dal dataset di immagini bidimensionali fornito dall’organizzazione.
Il progetto è stato sviluppato dal team Tesoro, composto da Iftekhar Anwar, Daniyar Yegeubay e Roman Zhuzhgov, nell’ambito dell’hackathon “Ecomic: Hack the Data Culture”, svoltosi dal 9 all’11 dicembre 2025 presso il Museo Nazionale Romano — Palazzo Massimo.
La soluzione si è classificata al 1° posto nella Sfida n.2 – “Dal 2D al 3D: dati, immagini e creatività per costruire nuovi mondi digitali”, dedicata alla progettazione di sistemi intelligenti capaci di riprodurre reperti e opere in 3D a partire da fotografie.
La soluzione nasce per supportare musei, ricercatori, università ed enti culturali nella valorizzazione digitale di opere scultoree attraverso modelli 3D interoperabili e riutilizzabili in contesti educativi, museali, scientifici e immersivi.
Il Data Product include il modello 3D in formato USDZ, un rendering PNG, metadati strutturati JSON e un manuale operativo PDF.
Nota metodologica: il dataset di input presentava in media 6 immagini per reperto, quantità inferiore a quella normalmente richiesta per una fotogrammetria multi-vista completa. Il Discobolo Lancellotti è risultato il reperto ricostruibile con maggiore fedeltà entro questi limiti tecnici; il team ha quindi concentrato l’output su tale modello.
Use case principali: visualizzazione AR, valorizzazione museale, ricerca archeologica, didattica digitale, addestramento AI e fruizione immersiva.
Target: musei, ricercatori, università e enti culturali.
Documentazione
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