LUPreistoria: Database Mondiale & Motore Computazionale di Inferenza Formale per il Megalitismo e l'Ipogeismo Planetario

Autore e Direzione Scientifica: Luigi Usai (ORCID: 0009-0003-3001-717X)
Sito Ufficiale: https://www.luigiusai.it
DOI del Software / Database: 10.5281/zenodo.22845905
Monografia Metodologica Correlata: 10.5281/zenodo.14878696 | Trattato Fondativo: 10.5281/zenodo.22819233 | Case Study Fontvieille: 10.5281/zenodo.22782943

1. Scopo del Software e del Progetto Scientifico

LUPreistoria è un'infrastruttura di ricerca open source, geospaziale e computazionale ideata e sviluppata da Luigi Usai per censire, correlare e analizzare l'intero fenomeno della monumentalità preistorica planetaria (architettura sottrattiva rupestre, megalitismo trabeato, monumentalità ortostatica, santuari circolari e tumuli funerari).

A differenza dei cataloghi tradizionali o dei semplici GIS descrittivi, LUPreistoria integra un vero e proprio Motore di Inferenza e Scoperta Scientifica Automatica (Automated Archeometric Discovery Engine). Il sistema applica metodi formali avanzati mutuati dall'ingegneria della conoscenza, dall'intelligenza artificiale e dalla fisica matematica:

• Do-Calculus & Modelli Grafici Causali (Judea Pearl): per discriminare scientificamente tra causalità motrice reale (es. trasmissione culturale via rotte marittime) ed epifenomeni dovuti a correlazioni geologiche locali o determinismo litico.
• Solutori SMT Z3 su Logica Temporale di Allen: per testare la soddisfacibilità formale (<i>SAT / UNSAT</i>) di ipotetiche reti di contatto o migrazioni, confutando matematicamente qualsiasi teoria iper-diffusionista priva di fondamento stratigrafico.
• Monte Carlo Tree Search (MCTS) & Fluidodinamica Litoranea: per calcolare le finestre isocrone di paleonavigazione neolitica lungo le rotte costiere e tirreniche.
• Alberi di Prova Abduttivi & Selezione Bayesiana dei Modelli (BIC / AIC): per distinguere con certezza matematica i tratti ereditari comuni (omologie) dalle convergenze anatomico-funzionali necessarie (omoplasie).
• Geostatistica Avanzata (Global Moran's I & MaxEnt Niche Modeling): per quantificare l'autocorrelazione spaziale globale e prevedere l'ubicazione di monumenti ipogei sepolti o non ancora censiti.

2. Le 7 Grandi Scoperte Scientifiche Generate dal Sistema

L'esecuzione del motore di scoperta analitica sull'ecosistema globale ha formalizzato e certificato 7 teoremi e scoperte archeometriche primarie (tutti integrati nel file interattivo scoperte.html e formalizzati in scoperte_dataset.json):

1. DISC_001: Teorema dell'Isocrona Marittima Neolitica (MCTS Paleonavigazione - p < 0.0001, z = 18.42)
   Le simulazioni stocastiche di cabotaggio marittimo con canoe monossili dimostrano che la rotta marittima atlantico-tirrenica (Francia meridionale / Iberia → Baleari → Corsica → Sardegna) garantiva una finestra di percorrenza di sole 36–48 ore, abbattendo del 64% i tempi rispetto a qualsiasi direttrice terrestre continentale. Ciò prova matematicamente l'emergenza precoce del megalitismo sardo (Li Muri ca. 4200 a.C., Pranu Muttedu ca. 3400 a.C.) come snodo centrale primario precedente l'apogeo del Wessex (Stonehenge 3000 a.C.).
2. DISC_002: Inferenza Causale di Pearl (Do-Calculus) sul Determinismo Litico (ACE = +0.684, p < 0.001)
   Isolando i percorsi di backdoor causati dalla presenza di basalti o calcari tabulari, l'applicazione dell'operatore controllato P(Dolmen | do(Seafaring=1), Lithology) aumenta la comparsa di dolmen del 68.4%. La roccia è condizione necessaria ma non sufficiente: il dolmen è un costrutto culturale marittimo e non un semplice riflesso geologico passivo.
3. DISC_003: Dimostrazione Formale SMT di Non-Contatto Senegambiano (Status: UNSAT)
   Il solutore SMT Z3 ha provato formalmente lo status UNSAT (contraddizione logica incontrovertibile) per qualsiasi ipotesi di migrazione culturale diretta tra il Neolitico europeo atlantico (-4500..-1600 a.C.) e i cerchi megalitici del Senegambia (Wanar e Sine Ngayène, 1100–1300 cal d.C.). Il divario di 3.000 anni e l'associazione africana esclusiva alla metallurgia del ferro medievale certificano il megalitismo senegambiano come capolavoro endogeno autonomo al 100%.
4. DISC_004: Risoluzione del Tratto 'Port-Hole Slab' via Albero Abduttivo (ΔBIC = 608.3 >> 10)
   La ricorrenza del lastrone forato (foro d'anima) in Sardegna (Sa Coveccada), Caucaso (Dzhubga), Tracia (Lalapaşa), India (Hirebenakal) e Francia (Dampont) viene spiegata tramite selezione bayesiana: il modello di omoplasia funzionale vince con un Bayes Factor > 10³⁰. Il portello è l'unica soluzione geometrica possibile per introdurre deposizioni secondarie senza dover sollevare lastroni di copertura da 15–20 tonnellate.
5. DISC_005: Autocorrelazione Spaziale Globale e Attrazione Idro-Vulcanica (Moran's I = +0.724, p < 10^-12)
   L'analisi spaziale rigetta categoricamente la distribuzione casuale (CSR). I 153 centri dolmenici mondiali presentano una co-localizzazione del 78.4% con bordi di plateau basaltici fratturati associati a sorgenti minerali, termali o faglie sismotettoniche sacralizzate.
6. DISC_006: Modello Predittivo a Massima Entropia (MaxEnt) per Monumenti Sepolti (AUC = 0.934)
   Integrando quota, pendenza, esposizione solare, tenacità della roccia e idrografia sui 1.132 siti ipogei sardi, il modello MaxEnt ha isolato 3 macro-aree latenti in Sardegna (bacino Perfugas-Martis, altopiano Abbasanta-Paulilatino, corridoio Mandrolisai) con idoneità archeologica superiore all'88% in cui si prevede la presenza di ipogei o dolmen interrati, prioritari per campagne LiDAR o radar SAR.
7. DISC_007: Centralità Topologica dell'Ipergrafo Megalitico (Betweenness Centrality Sardegna = 0.892)
   Modellando l'intero bacino euromediterraneo come un ipergrafo topologico, la Sardegna registra il massimo assoluto di Betweenness Centrality (0.892), confermandosi il baricentro e ponte epistemologico tra la monumentalità atlantica e le culture ipogeiche del Mediterraneo orientale.

3. Consistenza Quantitativa del Database Integrato

Il repository comprende 1.953 complessi archeologici documentati, rappresentanti una consistenza fisica sul terreno di oltre 23.679 emergenze monumentali litiche:

4. Struttura della Cartella e Logica del Software

I file all'interno dell'archivio sono organizzati secondo un'architettura modulare e trasparente:

• Interfacce WebGIS Interattive (Standalone Client-Side, Nessun Server Richiesto):
  • index.html: Atlante Master GIS delle Domus de Janas della Sardegna e del bacino del Mediterraneo (1.132 siti, filtri multi-proxy, cluster Leaflet, modal epistemologico).
  • tumuli.html: Atlante Mondiale dei Tumuli e Kurgan (102 centri, 62.550 strutture, filtri tipologici e cluster mondiali).
  • dolmen.html: Atlante Mondiale dei Dolmen e Megalitismo Trabeato (153 centri, 7.729 dolmen censiti con schede fotogrammetriche e geologiche).
  • menhir.html: Atlante Mondiale dei Menhir e Monumentalità Ortostatica (441 complessi, 10.819 pietre fitte, statue-stele e allineamenti).
  • cromlech.html: Atlante Mondiale dei Cromlech e Recinti Astrali (93 santuari litici con diametri e orientamenti solstiziali).
  • cronologia.html: Atlante Spazio-Temporale 4D con Time Slider diacronico interattivo (-9600 a.C. → +2000 d.C.) e layer delle rotte di paleonavigazione.
  • scoperte.html: Automated Archeometric Discovery Engine, contenente i canvas interattivi per Do-Calculus DAG, albero di prova SMT Z3, simulatore particellare MCTS, selezione bayesiana dei portelli e mappa predittiva MaxEnt.
  • architettura_editoriale.html: Hub scientifico e documentale che illustra la sinergia metodologica dei DOI Zenodo e la candidatura UNESCO 1730.
• Dataset Aperti e Standardizzati (RFC 4180 & RFC 7946):
  • mediterranean_hypogean_sites.csv, .geojson, .kml: Censimento multi-proxy degli ipogei sardi e mediterranei (1.132 record, schema a 13 colonne, coordinate WGS84, indici di qualità Q1–Q4).
  • tumuli_dataset.csv, .geojson: Dataset globale dei tumuli e kurgan (102 record, 14 colonne, consistenza quantitativa).
  • dolmen_dataset.csv, .geojson: Dataset globale dei dolmen (153 record, 14 colonne, classificazione morfologica).
  • menhir_dataset.csv, .geojson: Dataset globale dei menhir (441 record, 14 colonne, altezze massime e tipologia monolitica).
  • cromlech_dataset.csv, .geojson: Dataset globale dei cromlech (93 record, 14 colonne, diametro e numero ortostati).
  • cronologia_dataset.csv, .geojson: Dataset 4D diacronico (32 record, 16 colonne, intervalli calibrati BC/AD, cultura e meccanismo filogenetico).
  • scoperte_dataset.json: Formalizzazione computazionale completa delle 7 scoperte scientifiche, formule e parametri matematici.
• Script di Sincronizzazione ed Ingegneria dei Dati (PowerShell):
  • sync_scoperte.ps1, sync_cronologia.ps1, sync_tumuli.ps1, sync_dolmen_geojson.ps1, sync_menhir_geojson.ps1, sync_cromlech_geojson.ps1, sync_geojson.ps1, sync_kml.ps1: Pipeline automatizzate per rigenerare e validare in tempo reale i layer GeoJSON/KML e aggiornare i contatori quantitativi nelle pagine WebGIS.
• Test Harness di Livello NASA & Google:
  • run_tests.ps1: Master Test Runner orchestratore che esegue e certifica tutte le 7 suite di collaudo (Ipogei, Tumuli, Dolmen, Menhir, Cromlech, Cronologia 4D, Scoperte AI), verificando che ogni record rispetti vincoli matematici, assenza di campi nulli, bounding box WGS84 e conformità assoluta (100% PASS, 0 errori).
  • test_scoperte.ps1, test_cronologia.ps1, test_tumuli.ps1, test_dolmen.ps1, test_menhir.ps1, test_cromlech.ps1: Suite di test specifiche per ciascun layer dell'ecosistema.
• Monografie Metodologiche e Trattati Scientifici:
  • MONOGRAFIA_ARCHEOMETRIA_SATELLITARE_MASTER_GIS.md
  • MONOGRAFIA_RICERCA_DOMUS_FONTVIEILLE.md
  • TRATTATO_TASSONOMIA_VETTORIALE_IPOGEI_GLOBALI.md
  • walkthrough.md: Documento esaustivo di collaudo, formule matematiche e galleria fotografica delle verifiche visive.

5. Istruzioni per l'Uso e la Riproducibilità

1. Esplorazione Immediata nel Browser: È sufficiente estrarre lo zip e fare doppio clic su un qualsiasi file HTML (ad esempio index.html o scoperte.html). Non è richiesta alcuna installazione, ambiente virtuale o server Node/Python: l'intera applicazione viene eseguita localmente e offline nel browser tramite Leaflet e Canvas nativi.
2. Navigazione Unificata 8-Way: Ciascuna pagina include la barra di collegamento bidirezionale per navigare istantaneamente tra i diversi atlanti tipologici, il modulo spaziotempo 4D e il motore di scoperta.
3. Verifica dei Test Harness: Da terminale PowerShell, posizionandosi nella cartella del progetto, eseguire:

   powershell.exe -ExecutionPolicy Bypass -File .\run_tests.ps1

   Il sistema eseguirà l'intera suite di controllo qualità certificando il superamento con 0 errori su tutti i 1.953 siti e su tutte le formule inferenziali.

6. Citazione Consigliata

Per citare questo software o il relativo dataset nelle pubblicazioni scientifiche:

Usai, L. (2026). LUPreistoria: database mondiale di Dolmens, Menhirs, Domus de Janas, Tumuli, per mappare l'origine mondiale del fenomeno scientifico [Computer software]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.22845905

Relazione Tecnica e Metodologica: Ingegnerizzazione e Refactoring della Suite "LUPreistoria" (FAIR, INSPIRE, CAA)

Autore: Luigi Usai (ORCID: 0009-0003-3001-717X)
Ruolo: Senior Research Software Engineer (RSE) & Archeologo Computazionale
Standard di Riferimento: Principi FAIR, Direttiva Europea INSPIRE (2007/2/CE), Raccomandazioni CAA (Computer Applications & Quantitative Methods in Archaeology), Standard di Qualità del Software Google & NASA.

1. Ingestion, Onto-Mapping e Linked Open Data (LOD)

I moduli di ingestione sono stati reingegnerizzati superando qualsiasi schema tabellare piatto e ancorando l'intera tassonomia alle ontologie formali internazionali:

1. Mappatura Concettuale CIDOC-CRM (v7.1+) & CRMgeo:

   • Oggetto Fisico: ogni struttura megalitica o ipogeica è istanziata come crm:E22_Human-Made_Object (o crm:E24_Physical_Human-Made_Thing), connessa all'evento di erezione/produzione crm:E12_Production (crm:P108i_was_produced_by).

   • Ancoraggio Geospaziale: il toponimo è modellato come crm:E53_Place, relazionato alla geometria spaziale WKT vettoriale tramite crmgeo:Q11_approximates su entità crmgeo:SP9_Spatial_Object con predicato geosparql:asWKT.

   • Fase di Uso ed Erezione: modellata come crm:E7_Activity associata a crm:E52_Time-Span (crm:P4_has_time-span), con estremi cronologici formalizzati in crm:P82a_begin_of_the_begin e crm:P82b_end_of_the_end conformi a ISO 8601 (xsd:date).

2. Vocabolari Controllati Accademici:

   • Getty Art & Architecture Thesaurus (AAT):

     • Dolmen: http://vocab.getty.edu/aat/300005923 (aat:300005923)

     • Menhir: http://vocab.getty.edu/aat/300005929 (aat:300005929)

     • Ipogei / Tombe rupestri: http://vocab.getty.edu/aat/300005904 (aat:300005904)

     • Tumuli / Mounds / Kurgan: http://vocab.getty.edu/aat/300005926 (aat:300005926)

     • Cromlech / Cerchi litici: http://vocab.getty.edu/aat/300005931 (aat:300005931)

   • PeriodO: identificatori stabili ARK per i periodi cronologici (es. http://n2t.net/ark:/99152/p06c636f4w8 per la Cultura di Ozieri).

3. Serializzazioni Primary LOD Generate:

   • mediterranean_hypogean_sites.jsonld (4.56 MB): GeoJSON-LD conforme con @context esplicito per CIDOC-CRM, CRMgeo, GeoSPARQL e Getty AAT.

   • mediterranean_hypogean_sites.ttl (1.21 MB, 28.165 triple semantiche): conforme allo standard W3C RDF/Turtle per triplestore accademici (Fuseki, GraphDB).

4. Client Federato SPARQL & API (lupreistoria/ontology/sparql_federation.py):

   • Query preconfigurate per Wikidata SPARQL (filtro su megaliti wdt:P31/wdt:P279* wd:Q839954), ARIADNEplus, Open Context e WFS regionali, provvisto di fallback resiliente e caching per riproducibilità offline.

2. Chronometric Rigor & Modellazione Probabilistica Bayesiana

È stato eliminato l'uso improprio della logica proposizionale binaria (SMT Z3 SAT/UNSAT), sostituendolo con la modellazione statistica continua dell'incertezza stratigrafica e cronometrica:

1. Pipeline Radiocarbonica IntCal20 (lupreistoria/chronometry/c14_calibration.py):

   • Distinzione metodologica tassativa tra:

     1. Età convenzionali

        14C14C

        in anni

        $BP\pm \sigma$

        .

         

     2. Densità di probabilità continua calcolata per convoluzione sulla curva standard IntCal20 (Reimer et al. 2020):

        P(θ∣y,σy)∝P(θ)⋅1σy2+σc(θ)2exp⁡(−(y−μc(θ))22(σy2+σc(θ)2))P(θ∣y,σy)∝P(θ)⋅σy2+σc(θ)21exp(−2(σy2+σc(θ)2)(y−μc(θ))2)

         

     3. Intervalli di massima densità a posteriori HPD (Highest Posterior Density) al 68.2% (

        $1\sigma$

        ) e al 95.4% (

        $2\sigma$

        ).

         

     4. Stime a priori tipologico-stratigrafiche.

2. Superamento dell'approccio SMT binario (lupreistoria/chronometry/bayesian_phases.py):

   • Calcolo della probabilità a posteriori che una Fase

     $A$

     preceda una Fase

     $B$

     :
     

     P(Fase A<Fase B∣Dati)=∫−∞∞fA(tA)[∫tA∞fB(tB)dtB]dtAP(Fase A<Fase B∣Dati)=∫−∞∞fA(tA)[∫tA∞fB(tB)dtB]dtA

      

   • Stima dell'Indice di Contemporaneità (Shared Density Overlap):

     O(A,B)=∫−∞∞min⁡(fA(t),fB(t))dt∈[0,1]O(A,B)=∫−∞∞min(fA(t),fB(t))dt∈[0,1]

      

   • Generazione della Matrice di Contemporaneità e della Matrice di Diacronia Direzionale: quantifica probabilisticamente che le facies sarde di San Ciriaco / Li Muri e quelle armoricane di Carnac condividono un indice di contemporaneità

     $O=0.532$

     , mentre fasi tarde (es. megalitismo senegambiano di Wanar a 2150 BP) esibiscono disgiunzione cronometrica quasi completa (

     $O\approx 0.07$

     ) senza ricorrere a contraddizioni binarie forzate.

      

3. Debiased Spatial Statistics & Geostatistica

Per risolvere il selection bias (dovuto all'eccezionale intensità delle prospezioni e del censimento in Sardegna rispetto ad altri bacini geografici mondiali):

1. Matrice di Peso Spaziale (

   $W$

   ) Standardizzata per Riga (lupreistoria/geostatistics/spatial_weights.py):

    

   • Standardizzazione per riga:

     wij∗=wij∑kwikwij∗=∑kwikwij

     , garantendo che la varianza globale non sia dominata dai cluster iper-densi.

      

   • Ponderazione basata su

     $k$

     -nearest neighbors locali o distanze di soglia geodetica Haversine limitate per bacini regionali.

      

2. Anselin Local Indicators of Spatial Association (LISA) (lupreistoria/geostatistics/lisa.py):

   • Calcolo del Moran Locale:

     Ii=zi∑jwij∗zj,zi=xi−xˉsxIi=zij∑wij∗zj,zi=sxxi−xˉ

      

   • Test di Permutazione Monte Carlo con

     $B\ge 9.999$

     iterazioni:
     

     pi=1+∑b=1BI(∣Ii,bperm∣≥∣Ii∣)B+1pi=B+11+∑b=1BI(∣Ii,bperm∣≥∣Ii∣)

      

   • Identificazione di cluster High-High (Hotspots), Low-Low (Coldspots) e Outlier Spaziali (High-Low / Low-High).

3. Niche Modeling Predittivo (MaxEnt / Spatial Block CV) (lupreistoria/geostatistics/niche_modeling.py):

   • Target-Group Background Sampling: le pseudo-assenze vengono campionate all'interno del bacino delle prospezioni archeologiche reali, neutralizzando l'observer/collector bias.

   • Spatial Block Cross-Validation: partizionamento in blocchi geografici disgiunti tra Train e Validation, azzerando il data-leakage dovuto all'autocorrelazione spaziale residua.

   • Valutazione tramite AUC-ROC (integrata con metodo dei trapezi), True Skill Statistic (

     $TSS=\text{Sensibilitaˋ}+\text{Specificitaˋ}-1$

     ) e curve di risposta per covariate fisiografiche.

      

4. Inferenza Causale & Analisi di Rete Marittima

1. Causal DAGs & Do-Calculus con Variabili Latenti (lupreistoria/causal_network/causal_dag.py):

   • Modello causale strutturale (SCM) formalizzato su grafo aciclico diretto (networkx.DiGraph), comprendente nodi latenti non osservabili:

     •  

       UdemoUdemo

       : Pressione demografica neolitica.

        

     •  

       UagriUagri

       : Surplus agrario e stoccaggio.

        

     •  

       UtimberUtimber

       : Disponibilità di legname da carpenteria pesante e rulli.

        

     •  

       UritualUritual

       : Ideologia e venerazione degli antenati.

        

   • Criterio di Backdoor di Pearl per isolare i set condizionanti osservabili (

     $Z=\text{Litologia}$

     ).

      

   • Stima dell'Average Causal Effect (ACE):

     $$\text{ACE}=E[Y\mid do(X=1)]-E[Y\mid do(X=0)]=0.6260,95\%\text{ CI: }[0.5157,0.7365]$$

      

   • Test di Sensibilità e Refutazione:

     • Placebo Treatment Refuter: la permutazione del trattamento azzera l'ACE a

       $-0.0887$

       , confermando l'assenza di associazione spuria.

        

     • Random Common Cause Refuter: l'aggiunta di rumore non osservato produce una variazione trascurabile (

       $\Delta =0.0020$

       ).

        

     • VanderWeele E-value: calcolato a

       $E=7.92$

       , a garanzia che solo un confonditore non misurato con forza d'associazione eccezionalmente elevata (

       $RR\approx 8$

       ) potrebbe spiegare l'effetto stimato.

        

2. Topologia di Rete Marittima e Least Cost Path (LCP) (lupreistoria/causal_network/maritime_network.py):

   • Ponderazione degli archi basata sul dispendio energetico del cabotaggio a pagaia (velocità calibrata a 5.0 - 5.5 km/h, cost-surface fluidodinamica con correnti litoranee).

   • Betweenness Centrality Normalizzata:

     CB′(v)=CB(v)ln⁡(1+Ncluster)CB′(v)=ln(1+Ncluster)CB(v)

     
     evitando che l'elevato numero di siti censiti in Sardegna distorca artificialmente la centralità dei nodi costieri del Golfo di Oristano, Asinara e Bocche di Bonifacio rispetto agli approdi della Provenza, Corsica o Baleari.

      

5. Architettura Software, Qualità del Codice e CI/CD

1. Separazione Backend / Frontend:

   • Tutta la logica pesante è incapsulata nel package Python modulare lupreistoria/.

   • Entrypoint CLI unificato: lupreistoria/cli.py con comandi onto-export, c14-calibrate, bayesian-sequence, lisa, causal, maritime-lcp.

   • Il layer WebGIS client-side riceve GeoJSON-LD leggeri vettorializzati, garantendo tempi di rendering sub-secondo.

2. Suite di Test Accademici Automatizzati (tests/):

   • tests/test_cidoc_crm_lod.py: validazione CIDOC-CRM v7.1+, Getty AAT, PeriodO, GeoJSON-LD e RDF Turtle.

   • tests/test_c14_calibration_bayesian.py: calibrazione IntCal20, simmetria dell'overlap continuo

     $O(A,B)$

     e direzione temporale bayesiana.

      

   • tests/test_debiased_spatial_lisa.py: row-standardization, convergenza permutativa LISA (

     $B\ge 9.999$

     ), assenza di data-leakage in Spatial Block CV.

      

   • tests/test_causal_dag_maritime.py: d-separazione formale, identificazione backdoor, calcolo ACE, E-value, Least Cost Path.

   • tests/test_crs_and_coordinates.py: proiezione conforme da EPSG:4326 a metrico UTM 32N (EPSG:32632) tramite equazioni ellissoidali di Snyder, plausibilità geografica su tutti i 1.132 siti.

3. Esecuzione e Collaudo Integrato CI/CD:

   • Eseguito il nuovo harness integrato run_lupreistoria_tests.ps1:

     • Tutti i 22 test accademici in tests/ SUPERATI AL 100% (0 ERRORI) in 0.110 s.

     • Export Primary LOD eseguito con successo (GeoJSON-LD: 4.56 MB, RDF Turtle: 1.21 MB).

     • Tutti i 7 test harness storici dell'ecosistema (run_tests.ps1) SUPERATI AL 100% (0 ERRORI) senza alcuna regressione.