A unified view to Semantic Web/Grid Information and Services Discovery and Management is being investigated at CNR both at the theoretical level and at the experimental level. The mathematical foundations are being developed with algebraic methods. An experimental prototype is being realized in the area of Cultural Heritage. The paper presents achievements and future directions

An application in cultural heritage is introduced. Wavelet decomposition and Neural Networks like virtual sensors are jointly used to simulate physical and chemical measurements in specific locations of a monument. Virtual sensors, suitably trained and tested, can substitute real sensors in monitoring the monument surface quality, while the real ones should be installed for a long time and at high costs. The application of the wavelet decomposition to the environmental data series allows getting the treatment of underlying temporal structure at low frequencies. Consequently a separate training of suitable Elman Neural Networks for high/low components can be performed, thus improving the networks convergence in learning time and measurement accuracy in working time.

Il progetto si basa sull'ipotesi che un modello basato sulla conoscenza che si avvalga di strumenti automatici di restauro digitale possa ampliare opportunità di valorizzazione e di fruibilità delle immagini d'epoca, se si considera l'enorme quantità di fotografie che documentano i momenti della storia del bacino del mediterraneo. La finalità ultima del modello proposto è di svincolare i possibili utenti, interessati al restauro digitale, dall'oneroso compito, ad oggi spesso condotto manualmente, di analizzare le immagini, individuarne i difetti e per ognuno di essi impegnarsi nella scelta del migliore algoritmo e, unitamente, dell'insieme dei parametri ottimi per il conseguimento del miglior risultato.

Il progetto si basa sull'ipotesi che un modello basato sulla conoscenza che si avvalga di strumenti automatici di restauro digitale possa ampliare opportunità di valorizzazione e di fruibilità delle immagini d'epoca, se si considera l'enorme quantità di fotografie che documentano i momenti della storia del bacino del mediterraneo. La finalità ultima del modello proposto è di svincolare i possibili utenti, interessati al restauro digitale, dall'oneroso compito, ad oggi spesso condotto manualmente, di analizzare le immagini, individuarne i difetti e per ognuno di essi impegnarsi nella scelta del migliore algoritmo e, unitamente, dell'insieme dei parametri ottimi per il conseguimento del miglior risultato.

Il Progetto riguarda tre ambiti di ricerca; 1. Sensoristica virtuale non invasiva per il monitoraggio di parametri ambientali; 2. Metodologie per la determinazione ottimale di posizioni di prelievo di dati di composizione chimica relative a regioni di interesse (ROI) evidenziate sul monumento da strumenti di elaborazione delle immagini e segmentazione basata sul colore delle stesse; 3. Metodologie per la determinazione di griglie ottime di sensori di misura di dati ambientali (quali temperatura ed umidità) sulla base di dati acquisiti da un numero iniziale sottodimensionato di sensori.

Oggetto della presente ricerca è stato lo studio, la progettazione e la realizzazione di un sistema, basato sulla tecnologia delle reti neurali, per il monitoraggio non invasivo di grandezze, prevalentemente di tipo fisico sulla facciata del teatro romano d’Aosta. Inoltre, la ricerca ha messo a punto due metodologie per la determinazione dei punti ottimi di prelievo di tipo chimico utilizzando strumenti di elaborazione di immagini e segmentazione basata sul colore e per la definizione di griglie ottime di sensori per la misura di parametri ambientali, utilizzando strumenti di elaborazione delle immagini come l’analisi wavelet. La ricerca si è sviluppata secondo le seguenti tematiche: 1.Sensoristica virtuale non invasiva per il monitoraggio di parametri ambientali; 2.Metodologie per la determinazione ottimale di posizioni di prelievo di dati di composizione chimica relative a regioni di interesse (ROI) evidenziate sul monumento da strumenti di elaborazione delle immagini e segmentazione basata sul colore delle stesse; 3.Metodologie per la determinazione di griglie ottime di sensori di misura di dati ambientali (quali temperatura ed umidità) sulla base di dati acquisiti da un numero iniziale sottodimensionato di sensori.