{"id":1722,"date":"2024-09-13T12:36:00","date_gmt":"2024-09-13T10:36:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ecomic-svil.cultura.gov.it\/ipac\/?p=1722"},"modified":"2026-04-02T16:53:55","modified_gmt":"2026-04-02T14:53:55","slug":"ia-in-i-pac","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ecomic-svil.cultura.gov.it\/ipac\/2024\/09\/13\/ia-in-i-pac\/","title":{"rendered":"IA in I.PaC"},"content":{"rendered":"\n
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Aggiornamenti di progetto<\/a><\/div>\n\n

IA in I.PaC<\/h1>\n\n\n

L\u2019impiego dell\u2019intelligenza artificiale in I.PaC abilita servizi avanzati per l\u2019analisi, la descrizione e la valorizzazione delle risorse culturali digitali.<\/p>\n\n\n\n

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Le tecnologie di intelligenza artificiale applicate al patrimonio culturale<\/em>

Il patrimonio culturale italiano,<\/strong> con la sua pluralit\u00e0 di origini culturali e la forte capillarit\u00e0 sul territorio, pone diverse sfide in termini di gestione, fruizione e accessibilit\u00e0. Le tecnologie innovative come l\u2019intelligenza artificiale, all\u2019interno di un pi\u00f9 ampio processo di transizione digitale, sono un utile strumento per rispondere a queste sfide. 

I.PaC, quale infrastruttura software progettata per ospitare i dati digitali del patrimonio culturale nazionale, mette a disposizione un ampio catalogo di servizi<\/strong>, inclusi quelli basati sull\u2019intelligenza artificiale (IA).  

I modelli di IA impiegati in I.PaC  permettono estrarre dati <\/strong>dalle risorse digitali arricchendo in tal modo le descrizioni dei beni e <\/strong>facilitando l\u2019elaborazione e la messa in relazione delle informazioni sul patrimonio presenti nei Grafi di conoscenza dello spazio dati nazionale.<\/strong> 

Sfruttando l\u2019IA, I.PaC offre ai soggetti che detengono il patrimonio i servizi utili<\/strong> per valorizzare e rendere accessibili le proprie risorse.  <\/p>\n\n\n\n

IA in \u201cGestione e processamento delle risorse digitali\u201d<\/em><\/strong> 

Tra i diversi servizi, I.PaC mette a disposizione quelli di content processing avanzato, <\/em>che impiegano diversi modelli di IA per l\u2019elaborazione avanzata di contenuti, dal Machine Learning all\u2019intelligenza artificiale generativa.  Nello specifico: 
\u2022 l\u2019elaboratore di testi <\/strong>permette di <\/strong>analizzare le risorse testuali (monografie e periodici) per estrarre il testo, la tavola dei contenuti, la sequenza fisica dei media che compongono la risorsa, gli argomenti, le entit\u00e0 citate e creare un abstract della risorsa;
\u2022 l\u2019elaboratore di audio e video <\/strong>consente di analizzare   il contenuto di risorse audio e video per estrarre il testo, gli argomenti, le entit\u00e0 citate e creare un abstract della risorsa con relativa riproduzione audio;
\u2022 l\u2019elaboratore di immagini <\/strong>rende possibile l\u2019analisi delle immagini per estrarne il soggetto principale, le altre entit\u00e0 riconosciute e creare una descrizione testuale della risorsa con relativa riproduzione audio; inoltre, suggerisce   le relazioni con altri beni simili o uguali;
\u2022 l\u2019elaboratore di cartografie <\/strong>permette di estrarre informazioni strutturate (luoghi, elementi di rilievo, scala, particelle catastali, etc.) da mappe e carte geografiche, e collegare tali entit\u00e0 a quelle geografiche del grafo. 
\u2022 l\u2019elaboratore di spartiti musicali<\/strong> trascrivere la notazione di uno spartito in formati XML standard e consente di riprodurre la notazione in musica; 
\u2022 l\u2019elaboratore di schede di catalogo <\/strong>cartacee restituisce l\u2019analisi delle digitalizzazioni di tali schede, riconosce le entit\u00e0 presenti e mappa le relative informazioni su un modello dati definito. <\/p>\n\n\n\n

AI in \u201cgrafi di dominio e cross-dominio\u201d <\/em><\/strong> 

Nell\u2019ambito dei grafi di I.PaC, una delle sfide principali \u00e8 la riconciliazione dei dati provenienti da fonti diverse. Un esempio comune \u00e8 rappresentato dall\u2019 entit\u00e0 \u201cAgente\u201d (ad es. Leonardo Da Vinci) che identifica artisti, scrittori, compositori.  Questi possono essere registrati in diversi sistemi con pi\u00f9 identificatori<\/strong>, moltiplicando in questo modo le entit\u00e0 per uno stesso agente<\/em>. Per riconciliarli, vengono impiegati algoritmi di intelligenza artificiale che identificano le entit\u00e0<\/strong> in base alle informazioni a disposizione, come la biografia, lo stile, le qualifiche o i temi artistici affrontati. Questi modelli di IA consentono inoltre di suggerire potenziali corrispondenze tra gli agenti<\/em> presenti, superando le limitazioni dovute in alcuni casi alla mancanza di dati dettagliati.  <\/p>\n\n\n\n

IA Generativa per migliorare la navigazione dei portali<\/strong> <\/em>

Tra gli altri servizi di IA offerti da I.PaC, c\u2019\u00e8 la realizzazione di chatbot <\/strong>per la navigazione dei portali.  Tali chatbot:
\u2022 usano la tecnologia RAG (Retrieval Augmented Generation) per navigare dati RDF e facilitare l\u2019accesso e il recupero delle informazioni; 
\u2022 permettono di trasformare domande dal linguaggio naturale in query sparql; 
\u2022 consentono l\u2019individuazione di percorsi di approfondimento tramite la navigazione del grafo RDF. 

Un esempio tangibile \u00e8 Alphy<\/strong>, chatbot progettato per facilitare la fruizione del portale Alphabetica, realizzato da I.PaC  per l\u2019Istituto Centrale per il Catalogo Unico delle Biblioteche Italiane (ICCU).  

\u00c8 in corso di sviluppo un ulteriore chatbot che faciliter\u00e0 la navigazione del Catalogo Generale del Patrimonio <\/em>Culturale, permettendo la fruizione di dati sulla propriet\u00e0 culturale provenienti da istituzioni e luoghi della cultura. <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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