Falcone, Marika (2023) Rilievo predittivo assistito da Intelligenza Artificiale : conoscenza e monitoraggio della Cattedrale di San Matteo a Salerno. [Tesi di dottorato]
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| Tipologia del documento: | Tesi di dottorato |
|---|---|
| Lingua: | Italiano |
| Titolo: | Rilievo predittivo assistito da Intelligenza Artificiale : conoscenza e monitoraggio della Cattedrale di San Matteo a Salerno |
| Autori: | Autore Email Falcone, Marika marika.falcone@unina.it |
| Data: | 10 Marzo 2023 |
| Numero di pagine: | 202 |
| Istituzione: | Università degli Studi di Napoli Federico II |
| Dipartimento: | Architettura |
| Dottorato: | Architettura |
| Ciclo di dottorato: | 35 |
| Coordinatore del Corso di dottorato: | nome email Mangone, Fabio fabio.mangone@unina.it |
| Tutor: | nome email Campi, Massimiliano [non definito] |
| Data: | 10 Marzo 2023 |
| Numero di pagine: | 202 |
| Parole chiave: | Architettura, monitoraggio, AI |
| Settori scientifico-disciplinari del MIUR: | Area 08 - Ingegneria civile e Architettura > ICAR/17 - Disegno |
| Depositato il: | 02 Apr 2023 10:08 |
| Ultima modifica: | 10 Apr 2025 12:36 |
| URI: | http://www.fedoa.unina.it/id/eprint/15057 |
Abstract
Preservare il Patrimonio Culturale dalle incurie del tempo, dal degrado e dagli agenti patogeni è, oggi, uno degli obiettivi che la comunità scientifica si è posta al fine di tutelare e proteggere monumenti e siti storici. Questo importante traguardo ha cambiato radicalmente l’approccio alla conservazione dei Beni Culturali configurando, in modo sempre più diffuso, uno scenario in cui le tecnologie digitali affiancano ed integrano le azioni volte alle attività di tutela, monitoraggio e di valorizzazione del patrimonio. In questo ambito di ricerca, al fine di sfruttare i reali vantaggi di codeste analisi, stanno emergendo sistemi informativi digitali volti ad indagare e monitorare il dato in previsione di eventi futuri. Questi modelli previsionali, che aprono la strada a nuovi approcci metodologici per preservare il patrimonio culturale, sono strettamente legati al concetto di Digital Twin.
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