Migliorare la fruizione e la gestione dei beni culturali e naturali grazie all’utilizzo delle nuove tecnologie informatiche come la Computer vision e al Machine Learning. E’ quanto prevede il progetto “VEDI - Vision Exploitation for Data Interpretation” che mira alla realizzazione di un “Sistema integrato di Analisi Comportamentale e Visione Aumentata per il miglioramento dell’offerta e della fruizione negli spazi museali e naturali”. Il sistema sarà realizzato, grazie ai fondi PON Horizon 2020 del Ministero dello Sviluppo Economico, dal partenariato costituito da Xenia Gestione Documentale, da Imc Service e dal centro di ricerca Cutgana dell’Università di Catania, diretto dal prof. Giovanni Signorello (responsabile scientifico del progetto insieme con il prof. Giovanni Maria Farinella).
Il progetto mira alla creazione di prototipi sperimentali che, analizzando i comportamenti dei visitatori, consentono di migliorare la gestione e la fruizione dei contenuti all’interno di spazi museali e naturali. Le prove sperimentali del sistema saranno il Palazzo Bellomo di Siracusa, il Monastero dei Benedettini e l’Orto Botanico dell’Università di Catania.
Il visitatore, grazie a un dispositivo mobile come un tablet/smartphone o “indossabile” come uno “smart glass” (occhialini opportunamente ingegnerizzati per riconoscere automaticamente la scena osservata e accedere a contenuti aggiuntivi tramite la tecnologie di Computer Vision, come la “Realtà Aumentata”), potrà arricchire, nel momento in cui si sofferma sulla visione di un “bene” all’interno dello spazio museale o naturale che sta visitando, la propria esperienza. I dati sulla visione saranno inviati in formato anonimo all’ente gestore per effettuare un’analisi comportamentale dei visitatori (tramite la tecnologie di Computer Vision per il riconoscimento degli ambienti e degli oggetti osservati dai visitatori, e di Machine Learning per l’analisi dei dati osservati nel tempo) e trarne dei vantaggi sul miglioramento dell’offerta proposta. L’elaborazione dei dati comportamentali - con la puntuale ricostruzione dei percorsi effettuati dai visitatori e delle preferenze espresse implicitamente con i loro comportamenti - permetterà all’ente gestore di attrezzare al meglio i percorsi museali o naturali, le aree info point, di migliorare il servizio di merchandising e di costituire uno strumento di verifica delle scelte effettuate ed eventualmente potrà fornire indicazioni sulle preferenze implicitamente espresse dai visitatori per migliorare la qualità del servizio offerto.
«Il progetto prevede anche la creazione di algoritmi che consentiranno all’ente gestore di informare in maniera efficace ed effettiva gli utenti considerando le preferenze raccolte durante le visite. “La raccolta delle informazioni visuali del visitatore effettuate dal “Punto di Osservazione” coincidente con gli occhi del visitatore - come sottolinea il prof. Giovanni Maria Farinella, esperto scientifico del Cutgana - permetterà all’ente gestore di offrire ai visitatori un servizio di localizzazione su mappa all’interno degli ambienti visitati e di “Memories” dell’esperienza di visita avuta, fornendo come gadget una registrazione video digitale realizzata in maniera automatica a partire dalle sequenze (snapshot) di opere osservate durante la sua visita».
Le innumerevoli possibilità offerte dalle tecnologie di Computer Vision e Machine Learning, applicate all’analisi comportamentale delle osservazioni dei visitatori, permettono di estrarre informazioni utili all’ente gestore per verificare l’efficacia delle attività pianificate per fornire un servizio migliore ai visitatori. Il sistema sarà in grado di produrre una reportistica fruibile da web o mobile app che permetterà di valutare le KPIs (Key Performance Indicators) al fine di avere un feedback sulla validità delle scelte fatte in sede di pianificazione dei percorsi e delle opere esposte.
Alfio Russo – Cutgana, Università di Catania
