Abstract
Dal dato al sapere: knowledge graph e servizi digitali per le scienze del patrimonio nell'esperienza di Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
I dati delle scienze del patrimonio nascono eterogenei: spettri analitici, modelli 3D, immagini multibanda, serie di monitoraggio ambientale, dataset archeometrici. La loro eterogeneità non è un difetto da correggere, ma una caratteristica strutturale che riflette la complessità degli oggetti studiati. Il problema non è produrli, ma renderli confrontabili, interrogabili e riusabili attraverso corpus distinti e campagne diverse. È questa la sfida che
Al livello semantico, knowledge graph interoperabili costruiti su CIDOC-CRM e sue estensioni federano dati provenienti da laboratori, gruppi di ricerca e progetti nazionali e internazionali, abilitando interrogazioni trasversali per materiali, tecniche, autori e periodi attraverso corpus distinti. Al livello applicativo, servizi verticali operano sui grafi e restituiscono risposte mirate ai flussi concreti della ricerca, della diagnostica e della conservazione: MOVIDA 2.0 gestisce il ciclo di vita dei dati diagnostici dall'acquisizione in-situ alla pubblicazione FAIR; SENNSE integra monitoraggio ambientale IoT e analisi predittiva con rappresentazione semantica; X-ART applica reti neurali convoluzionali all'analisi di dataset XRF; ATON abilita la visualizzazione immersiva di modelli 3D via WebXR. La validazione in contesti reali avviene attraverso le call TNA/NA di H2IOSC e le call di accesso E-RIHS ERIC, che aprono questi servizi a ricercatori italiani e internazionali su base competitiva.
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Bio
Alberto Bucciero is a Researcher at ISPC-CNR and a Professor of Big Data at the University of Salento. He designs and develops digital infrastructures for research, focusing on Data Science, data interoperability, and Open Science services applied to Heritage Science. He coordinates the Italian node DIGILAB.it of the European E-RIHS infrastructure and participates in national and European projects (H2IOSC, UNICHE, CHANGES, ECHOES), contributing to the definition of federated architectures for research data, IoT platforms, and digital twins for cultural heritage monitoring. His work focuses on the development of interoperable digital ecosystems, based on FAIR principles, for the management, integration, and valorization of data in the cultural heritage domain.
Abstract
From data to knowledge: knowledge graphs and digital services for heritage science in the Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
experience
Heritage science data are inherently heterogeneous: analytical spectra, 3D models, multiband images, environmental monitoring series, archaeometric datasets. Their heterogeneity is not a flaw to be corrected, but a structural feature reflecting the complexity of the objects under study. The challenge is not producing data, but making them comparable, searchable, and reusable across different corpora and research campaigns. This is the challenge that
At the semantic level, interoperable knowledge graphs built on CIDOC-CRM and its extensions federate data from laboratories, research groups, and national and international projects, enabling cross-corpus queries by materials, techniques, authors, and periods. At the application level, vertical services operate on these graphs and deliver targeted responses to the concrete workflows of research, diagnostics, and conservation: MOVIDA 2.0 manages the lifecycle of diagnostic data from in-situ acquisition to FAIR publication; SENNSE integrates IoT environmental monitoring and predictive analysis with semantic representation; X-ART applies convolutional neural networks to the analysis of XRF datasets; ATON enables immersive visualisation of 3D models via WebXR. Validation in real-world contexts takes place through the H2IOSC TNA/NA calls and the E-RIHS ERIC access calls, which open these services to Italian and international researchers on a competitive basis.
Attribuzione 4.0 Internazionale