Di Laura Melosi, Fabio Curzi, Sara Gallegati

Dalla ricerca alla sperimentazione. Il progetto Art.it tra web, archivi digitali e intelligenza artificiale

Dal 27 al 29 marzo 2026, gli spazi del MAMbo – Museo d’Arte Moderna di Bologna hanno ospitato il forum che ha segnato la conclusione del progetto PNRR Art.it – Art in Transition. Arts between environmental sustainability and digital innovation. Il progetto nasce dalla collaborazione tra le Accademie di Belle Arti di Bologna, Catania e Ravenna, l’Università di Bologna e l’Università di Macerata, con l’obiettivo di esplorare nuove modalità di interpretazione e fruizione dell’arte in relazione alle questioni ambientali ed ecologiche. All’unità di ricerca di Unimc, diretta da Laura Melosi con il contributo degli assegnisti Fabio Curzi e Sara Gallegati, è stato affidato lo studio della componente digitale e la realizzazione del modello di AI che opera all’interno del sito del progetto.

L’evento ha rappresentato un momento di restituzione pubblica in cui ricerca, sperimentazione e pratiche artistiche si sono intrecciate attorno a un tema centrale: il rapporto tra arte contemporanea, sostenibilità e innovazione digitale.

ARIA: un assistente AI per leggere l’arte contemporanea

Nella giornata del 28 marzo, dedicata alla sessione Il progetto si racconta: esiti e prospettive, il team dell’Università di Macerata ha presentato ARIA – Art Research & Inquiry Assistant, uno strumento basato su intelligenza artificiale sviluppato per il sito web del progetto (https://www.artintransition.art/). Frutto del lavoro dell’atelier digitale dell’ateneo, ARIA è un assistente AI progettato per interrogare, interpretare e mettere in relazione contenuti di arte contemporanea, con particolare attenzione ai temi della sostenibilità ambientale, dell’ecologia e della digitalizzazione. Il sistema permette agli utenti di esplorare il corpus del progetto attraverso un’interfaccia conversazionale, rendendo accessibili contenuti complessi anche a un pubblico non specializzato.

Costruire conoscenza: il lavoro sui dati

Alla base di ARIA vi è un articolato processo di costruzione dell’archivio digitale. Il team Unimc ha raccolto e organizzato una grande quantità di materiali eterogenei: opere d’arte, immagini, documenti, bibliografia primaria e secondaria, registrazioni audio e materiali prodotti durante le residenze artistiche, che sono state parte esperienziale del progetto. L’obiettivo era rendere accessibile e comprensibile il patrimonio artistico e documentario attraverso strumenti digitali innovativi. Questo ha comportato sia la digitalizzazione dei contenuti sia la loro strutturazione tramite metadati e sistemi di classificazione semantica.

L’archivio si articola in due dataset principali: uno dedicato agli artisti e alle opere, selezionati secondo tematiche chiave come ecologia, sostenibilità, inclusione e tecnologie; l’altro di carattere documentativo, che raccoglie i materiali prodotti dagli studenti nel corso delle residenze, valorizzando anche la dimensione processuale e formativa del progetto.

Intelligenza artificiale e affidabilità. Il modello RAG

Uno degli aspetti più innovativi del lavoro riguarda le modalità di addestramento del modello di AI. Per ridurre le criticità tipiche dei sistemi generativi (in particolare la produzione di informazioni imprecise, le cosiddette “allucinazioni”) il team ha adottato un approccio di tipo RAG (Retrieval-Augmented Generation). Questo metodo consente al modello di basare le proprie risposte a partire dai dati presenti nell’archivio del progetto, garantendo coerenza e affidabilità degli output. Grazie a questa architettura, il sistema è in grado di analizzare opere e contenuti visivi, individuare relazioni tematiche, costruire percorsi interpretativi personalizzati e generare testi divulgativi fondati su fonti verificabili.

Attraverso sistemi di tagging e di analisi semantica, il lavoro ha permesso di connettere opere, documenti e temi in una rete dinamica di significati. In questa prospettiva, anche i materiali generati nei processi di digitalizzazione e analisi, spesso marginali negli archivi tradizionali, assumono un ruolo centrale e riconoscibile. Il patrimonio non è più concepito come un insieme statico di oggetti, ma come un sistema vivo, capace di generare nuove narrazioni e di rispondere alle domande poste dagli utenti.

Ricerca, didattica e innovazione verso nuove prospettive

L’esperienza di Art.it si inserisce in un dibattito sempre più centrale nelle discipline umanistiche: in che misura gli strumenti di intelligenza artificiale possono supportare (e trasformare) la ricerca sul patrimonio culturale? Un approccio digitale modifica il modo in cui si organizza la conoscenza, si costruiscono i corpora e si rendono interrogabili i materiali d’archivio. In questo contesto, il contributo dell’Università di Macerata suggerisce che l’AI, se applicata con rigore metodologico, non sostituisce il lavoro critico dello studioso, ma lo estende, rendendo interrogabili archivi altrimenti inaccessibili, moltiplicando le connessioni possibili tra materiali eterogenei e allargando il perimetro di chi può accedere alla ricerca. ARIA restituisce connessioni, apre percorsi, abbassa le soglie di accesso; ed è proprio in questo che la ricerca umanistica può trovare nuovi strumenti per raccontare la complessità del presente, in una prospettiva che, muovendo dall’esperienza di Art.it, ne allarga i confini.

*Foto di copertina da https://www.artintransition.art/edu/living-structure