Cómo utilizar algoritmos de inteligencia artificial para reparar con precisión objetos del patrimonio cultural es la propuesta del estudiante del DCC, Pablo Jaramillo junto con el profesor Iván Sipirán en el artículo científico (paper) “Cultural Heritage 3D Reconstruction with Diffusion Networks”, trabajo que fue recientemente presentado por el estudiante en el Workshop Vision for Arts (VISART 2024), desarrollado en el marco de la European Conference on Computer Vision (ECCV 2024). Se trata de una de las conferencias más relevantes en el área de visión computacional, cuya última versión se llevó a cabo en la ciudad de Milán, Italia.

Este paper está basado en la memoria de título de Pablo Jaramillo, quien comentó que este artículo expande un trabajo previo que presenta un modelo de difusión para generar implantes craneales. “Es una aplicación al área médica, donde a partir de una imagen de resonancia magnética se modela en el computador un cráneo, a partir del cual es posible generar un implante”.

Explicó que se trata de un modelo muy consistente con la geometría del objeto quebrado, “encaja perfecto por así decirlo”, afirmó. A partir de esta propuesta, junto con el profesor Iván Sipirán analizaron cómo este tipo comportamiento se puede aplicar a otras áreas, en particular para realizar reconstrucciones de objetos arqueológicos, incluso, comentó el estudiante se puede aplicar a otros entornos. “Mi trabajo consistió básicamente en tomar este modelo previo y estudiarlo para entender cuáles eran sus requisitos, es decir, a partir de qué punto puedo tomarlo para que reconstruya algo más que un cráneo, en este caso, objetos arqueológicos para un museo digital. Mi trabajo documenta este proceso y establece todos los límites inferiores con el tamaño de los datos, con el tamaño de puntos que debe tener la nube de cada objeto, el tamaño del dataset o cuánto tiempo se tiene que entrenar, entre otros aspectos”.

Se trata de un trabajo que sienta las bases para avanzar en metodologías de restauración de artefactos antiguos utilizando tecnologías de inteligencia artificial. Esto, debido a que los resultados obtenidos indican que, teniendo en cuenta la variabilidad de los objetos, el modelo puede reproducir con precisión las geometrías del patrimonio cultural, demostrando así un potencial significativo en la investigación de restauración de artefactos.

Fue un trabajo no exento de desafíos, contó Pablo, quien se refirió en este aspecto a temas como obtener el dataset y, luego, evaluarlo. Sin embargo, el estudiante destacó el trabajo conjunto realizado con su profesor guía, Iván Sipirán: “Fue una experiencia muy muy grata. Continuamente conversaba con él para comunicarle sobre mi proceso y, en breves palabras, podía identificar como dirigirme para obtener resultados. Fue motivante y una muy buena experiencia”, concluyó.

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Comunicaciones DCC