ARCHEOSEMA. Un modello archeo-logico per la ricerca teorica, analitica e sperimentale dei fenomeni complessi.

Marco Ramazzotti

Abstract


ARCHEOSEMA (AS) è il titolo di un progetto, scientifico ed interdisciplinare, recentemente premiato alla Sapienza Università di Roma con un contributo finanziario di 32.000 Euro. Attualmente – applicazioni, esperimenti e analisi – sono in corso di svolgimento presso il Laboratorio di Archeologia Analitica e Sistemi Artificiali Adattivi diretto dal Prof. Marco Ramazzotti che insegna Archeologia e Storia dell’Arte del Vicino Oriente antico (LOR/05), nel Dipartimento di Scienze dell’Antichità presso la Facoltà di Filosofia, Lettere, Scienze Umanistiche e Studi Orientali. I componenti della ricerca premiata sono tutti giovani archeologi, geografi, fisici, statistici e linguisti della Sapienza Università di Roma impegnati nella realizzazione di un modello logico basato sull’interazione tra i Sistemi Informativi Geografici (GIS) e i Sistemi Artificiali Adattivi (SAA). Il titolo del progetto, ARCHEOSEMA, è un acronimo che sintetizza i suoi due principali fondamenti teorici: l’apertura della moderna ricerca archeologica all’analisi dei segni fisici, storici, geografici e linguistici e la riproduzione virtuale dei sistemi organici, naturali e culturali, tramite l’ausilio delle Scienze Artificiali. Il modello è dunque concepito come uno strumento epistemologico e metodologico: epistemologico poiché impone un dialogo interdisciplinare che coinvolge l’archeologia, la fisica, la geografia, la linguistica e la statistica; metodologico poiché intende produrre analisi destinate alla soluzione di problemi di classificazione, seriazione, struttura e organizzazione dei dati alfanumerici; ad implementare la simulazione dinamica di variabili che compongono sistemi organici naturali e/o culturali; ad identificare nuove regole dell’organizzazione spaziale, economica, politica e, inoltre, ad approfondire i fenomeni fisici, estetici, cognitivi e linguistici dell’auto-organizzazione, dell’entropia, dell’apprendimento e della traduzione.

 


Parole chiave


Archeologia, Sistemi Artificiali Adattivi, Reti Neurali Artificiali, Sistemi Informativi Geografici

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Riferimenti bibliografici


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