Le epigrafi costituiscono una fonte primaria essenziale per lo studio del mondo romano e delle prime comunità cristiane. In particolare, le iscrizioni funerarie tardo-antiche recano spesso simboli religiosi che forniscono preziose informazioni sull’evoluzione delle pratiche funerarie, sull’identità del defunti e sulla diffusione del cristianesimo nei primi secoli. La presenza di figure umane stilizzate, motivi vegetali o croci è frequente, ma la loro individuazione all’interno del materiale epigrafico avviene ancora oggi attraverso un processo manuale, dispendioso e soggetto a margini di soggettività.
Il presente lavoro di tesi si propone di sviluppare un sistema per il rilevamento automatico di simboli paleocristiani in immagini di epigrafi latine, mediante l’impiego di tecniche di visione artificiale, collocandosi così all’intersezione tra informatica, computer vision e studi umanistici ed esplorando un ambito ancora poco investigato. La sinergia tra intelligenza artificiale e patrimonio culturale apre infatti nuove prospettive di ricerca. L’approccio adottato si basa sull’utilizzo di YOLOv8 (You Only Look Once, versione 8), un modello di rilevamento oggetti di ultima generazione, addestrato su un dataset di epigrafi annotate. L’obiettivo è quello di supportare l’attività dei ricercatori nel campo dell’epigrafia cristiana antica, facilitando l’identificazione e la catalogazione delle epigrafi contenenti determinati elementi, e rendendo possibile l’analisi automatizzata di collezioni su larga scala.

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