Questa novità tecnologica e costruttiva è stata dimostrata da uno studio pubblicato sulla rivista Scientific Reports dai ricercatori del Musical Acoustics Lab del Politecnico di Milano, ospitato all’interno del Museo del Violino di Cremona.

In questo studio, il fisico e liutaio Sebastian Gonzalez e il mandolinista professionista Davide Salvi hanno dimostrato come, attraverso l’utilizzo di una rete neurale molto semplice, sia possibile predire con precisione il comportamento vibratorio di tavole di violino a partire da una serie di parametri.

L’idea è scaturita partendo da un disegno presente nella collezione del Museo del Violino di Cremona. 

Per poter utilizzare gli algoritmi di Intelligenza Artificiale per lo sviluppo di violini, il primo passo è stato quello di realizzare un modello che permettesse di creare la forma esterna del violino. A questo, si è aggiunto un modello basato sulla curvatura del violino Messia di Stradivari. Il risultato finale è costituto da un violino caratterizzato da 35 principali parametri legati a raggio, bombatura, e via dicendo.

Da qui si è potuto procedere con l’addestramento dell’algoritmo: si è dunque costruito un database contenente i disegni ottenuti variando uno o più dei 35 parametri del modello precedente, al quale si sono aggiunti poi ulteriori modelli derivati da violini storici costruiti negli anni dai grandi maestri liutai.

Disegnata la forma, con l’utilizzo di avanzati strumenti di modellazione vibratoria si è potuto andare a determinare il comportamento acustico di ogni violino presente nel database creato.

Tale elevata quantità di dati, è stata data in pasto all’algoritmo di Intelligenza Artificiale, che ha consentito di individuare con un’accuratezza pari al 98% il comportamento acustico di ogni violino a seconda della scelta di modificare uno o più parametri.

La professione del liutaio non è mai stata così smart: al sapiente lavoro delle mani artigiane, va ora infatti ad integrarsi la possibilità di conoscere anticipatamente il suono della loro prossima creazione, ancora prima di averla realizzata. A prova di violinisti molto esigenti!

Per approfondire:

Gonzalez, S., Salvi, D., Baeza, D., Antonacci, F., Sarti, A (2021) A data-driven approach to violin making, Scientific Reports, vol. 11, Article No. 9455
https://doi.org/10.1038/s41598-021-88931-z

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