Èkphrasis&Conservazione. Fenomenologia algoritmico-generativa della craquelure di dipinti su tela/Èkphrasis&Conservation. Algorithmic-Generative Phenomenology of the Craquelure of Canvas Paintings

This paper is aimed to describe and prefigure the physical phenomenology of the craquelure or crack of paintings on canvas. The parametric-generative VPL approach allows the graphical-vector semiautomatic translation of the evolutionary state of a manufact, particularly related to the phenomenon of craquelure/cracking, to plan adequate conservation and preventive strategies. Therefore, this contribution proposes and elaborates an alternative description of the artwork aimed at documenting the different types of surface patterns characterizing the detected craquelure system. The nD approach proposed is aimed at describing the physical manifestation/transformation of the patterns of craquelures over time resulting from the simulation of the environmental causes/stresses acting on the manufact. According to an empirical approach and given the absence of an appropriate set of reference samples, the reference scientific literature supported the development/verification of methodological workflow and algorithmic tools defined and tested for segmentation and classification of craquelure pattern recorded for the different phases (phenomenology analysis) on a painting/ case study and aimed at the graphic simulazione of corresponding vector fields. The main future goal of this study is to enhance the approach for predictive purposes through AI implementation.

Il presente lavoro è finalizzato a esplicitare e prefigurare la fenomenologia fisica della craquelure o crettatura di dipinti su tela. L’approccio parametrico-generativo VPL consente la traduzione grafico- vettoriale semi automatica dell’evoluzione dello stato di conservazione di un manufatto, con specifico riferimento al fenomeno della crettatura, al fine di pianificare adeguate strategie di conservazione e manutenzione preventiva. L’approccio nD proposto è finalizzato a narrare/descrivere, mediante approccio/linguaggio algoritmico, la manifestazione/trasformazione fisica delle forme o pattern caratterizzanti il complesso sistema di craquelure rilevato sull’opera (reazioni) in risposta alla simulazione grafico-vettoriale delle cause/sollecitazioni (azioni) agenti. In accordo con un approccio di tipo empirico, e data l’attuale mancanza di un idoneo set di campioni di riferimento da interpretare e confrontare, la letteratura scientifica consultata ha supportato lo sviluppo di procedure e strumenti algoritmici definiti e testati per la segmentazione e classificazione dei pattern di crettatura registrati in corrispondenza delle diverse fasi del fenomeno (analisi fenomenologica) e aree del dipinto. Il principale obiettivo futuro è potenziare l’approccio ai fini predittivi mediante implementazione AI.