Atmosfere Urbane Notturne: Esplorare scenari di illuminazione per mitigare lo stress emotivo nei vicoli storici di Genova attraverso strumenti di intelligenza artificiale generativa

Abstract

Gli ambienti urbani storici ad alta densità confrontano spesso i pedoni con un'acuta compressione spaziale che, in condizioni notturne, induce stress, ridotta rassicurazione visiva e apprensione. Nel centro storico di Genova, l'estrema chiusura dei vicoli limita gravemente la visione periferica ambientale, il canale neurofisiologico deputato all'orientamento spaziale preconscio e al comfort emotivo. Poiché la rigorosa normativa di tutela (Decreto Legislativo n. 42/2004) vieta interventi invasivi sulle murature storiche, l'illuminazione architettonica emerge come un medium atmosferico essenziale e non invasivo, capace di modulare lo spazio vissuto senza compromettere il patrimonio materiale. La tesi definisce un quadro esplorativo basato sull'evidenza che impiega l'intelligenza artificiale generativa esclusivamente come strumento di visualizzazione atmosferica per simulare qualità luminose notturne alternative. Integrando la letteratura di psicologia ambientale, la fisiologia visiva mesopica e gli esiti del tirocinio dell'autrice nel progetto di ricerca P.A.T.H.O.S. (Perception of Architecture, Territory and Heritage: Observation and Sensation) dell'Università di Genova, i parametri chiave di rassicurazione—luminanza verticale delle facciate, temperatura di colore calda (2200–2800 K) e uniformità a terra—sono stati strutturati in un prompt modulare a cinque livelli. Il flusso di lavoro combina de-lighting digitale, blocco geometrico con doppio ControlNet e calibrazione colorimetrica. Lungi dal rivendicare esiti clinici definitivi, gli scenari generati offrono ipotesi visive progettuali che illustrano come la modulazione qualitativa della luce possa attenuare i contrasti aspri, migliorare la leggibilità e mitigare l'ansia pedonale. La ricerca fornisce così una piattaforma visiva a basso costo per la progettazione illuminotecnica e stabilisce una base sistematica per future sperimentazioni di laboratorio con EEG.

Dense historic urban environments often confront pedestrians with acute spatial compression, which under nocturnal conditions induces spatial stress, diminished visual reassurance, and apprehension. Within Genoa’s historic centre, extreme enclosure severely restricts peripheral ambient vision—the neurophysiological channel governing pre-conscious spatial orientation and environmental comfort. Because strict conservation legislation (Decreto Legislativo n. 42/2004) prohibits physical interventions on protected masonry, architectural lighting emerges as an essential, non-invasive atmospheric medium capable of modulating the qualities of lived space without compromising material heritage. This thesis establishes an evidence-based exploratory framework utilizing generative artificial intelligence strictly as an atmospheric visualization tool to simulate alternative nocturnal lighting qualities. Grounded in a systematic synthesis of environmental psychology, mesopic visual physiology, and empirical findings from the author's internship within the P.A.T.H.O.S. (Perception of Architecture, Territory and Heritage: Observation and Sensation) research project at the University of Genoa, key reassurance parameters—vertical facade luminance, warm color temperatures (2200–2800 K), and pavement uniformity—were structured into a modular 5-tier prompt architecture. These criteria were deployed across a controlled visual workflow integrating digital de-lighting, dual ControlNet geometric preservation, and post-generation colorimetric calibration. Rather than claiming definitive clinical outcomes, the generated scenarios provide visual design hypotheses illustrating how evidence-informed lighting can conceptually soften harsh contrasts, enhance environmental legibility, and mitigate pedestrian anxiety. Ultimately, this research establishes a low-cost visual platform to inform public lighting design and provides a systematic baseline for subsequent laboratory investigation using EEG