Crono programma

Attività di coordinamento tecnico e monitoraggio per garantire il corretto avvio, il rispetto delle scadenze e la rendicontazione periodica.

Studio dei diversi tipi di degrado degli affreschi rupestri e delle loro cause (ambientali, climatiche, chimiche e biologiche). Creazione di un dataset di riferimento validato in laboratorio.

Sviluppo di un modello di machine learning capace di identificare e classificare automaticamente i fenomeni di degrado, integrando variabili ambientali e temporali.

Selezione dei sensori multispettrali più idonei e progettazione dell'architettura IoT del sistema S.H.I.E.L.D.

Realizzazione del prototipo del sistema, sviluppo dell'interfaccia utente, integrazione HW-SW e test in condizioni controllate per verificarne accuratezza e robustezza.

Sperimentazione del sistema in siti ipogei del territorio pugliese-lucano, con raccolta e analisi dei dati in condizioni reali.

Condivisione dei risultati attraverso pubblicazioni scientifiche, dimostrazioni in ambienti rilevanti e presentazioni pubbliche in contesti operativi.