Intelligenza artificiale e patrimonio culturale: il restauro delle immagini tra tecnologia e tutela

L'articolo esamina l'impiego dell'intelligenza artificiale nel restauro e nella conservazione del patrimonio visivo, con particolare attenzione alle tecniche di computer vision e machine learning. Vengono illustrate le principali forme di deterioramento delle immagini digitali e digitalizzate — sfocature, rumore elettronico, danni ai supporti analogici — e le soluzioni offerte dalle reti neurali convoluzionali (CNN) per il loro recupero. Sul piano applicativo, il contributo analizza cinque ambiti in cui il machine learning supporta la conservazione: il miglioramento delle immagini scientifiche, l'analisi dei pigmenti, il rilevamento automatico dei danni, il restauro virtuale tramite modelli generativi (GAN) e la previsione dell'evoluzione del degrado nel tempo. Particolare attenzione è dedicata alla colorazione automatica di immagini in bianco e nero, descritta nelle sue basi tecniche — dallo spazio colore CIE Lab al class rebalancing — e nei suoi limiti intrinseci, tra cui l'impossibilità di recuperare il colore originale. Il saggio affronta infine le implicazioni etiche e normative dell'uso dell'IA nel restauro, sottolineando che il quadro giuridico nazionale ed europeo — dall'art. 2575 del Codice Civile alla Direttiva InfoSoc — riserva la titolarità del diritto d'autore esclusivamente agli esseri umani, escludendo i sistemi algoritmici dalla qualifica di autore. La conclusione ribadisce che l'IA non sostituisce la competenza del restauratore o dello storico dell'arte, ma ne estende le capacità operative, configurandosi come strumento di supporto al servizio della tutela del patrimonio culturale.