Prof. Iván Sipirán dicta charla en la que aborda la aplicación de algoritmos en la conservación de material arqueológico

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En su charla, el Profesor Iván Sipirán muestra cómo la computación puede contribuir a la preservación del patrimonio arqueológico.

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En 2014, el Profesor Iván Sipirán comenzó a trabajar en el proyecto PRESIOUS, que buscaba crear herramientas computacionales para apoyar la labor de conservación de material arqueológico.


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En su trabajo, el académico aplica métodos de extracción de información desde representaciones 3D de objetos.

 

"Shape Analysis for Cultural Heritage Applications" se titula la charla en la que el académico del DCC, Profesor Iván Sipirán, muestra cómo la computación puede contribuir a la preservación del patrimonio arqueológico. En particular, aborda la forma en que se pueden aprovechar algoritmos que analizan geometría sobre superficies 3D, para descubrir patrones estructurales de regularidad en objetos dañados y, luego, usar esa información para realizar una reconstrucción virtual de los objetos con alta precisión.

 

La charla, fue dictada en el marco de la 18th Eurographics Workshop on Graphics and Cultural Heritage - EG GCH2020, realizada el 18 y 19 de noviembre. Se trata de evento especializado, dedicado a los últimos avances en la aplicación de métodos de computación gráfica en el legado cultural. "A lo largo del tiempo, se ha mantenido como una fuente de diseminación de conocimiento interdisciplinario. El estudio de legado cultural se ha beneficiado de los avances en temas como realidad virtual, museos virtuales, restauración computacional, entre otras", señala el académico.

 

Explica que la charla presentada se enmarca en el área de "Shape Analysis", enfocada en investigar métodos que extraigan información desde representaciones 3D de objetos. "Por ejemplo, esta información es comúnmente usada para diseño asistido por computador (CAD) o para análisis de estructuras en imágenes médicas 3D". Agrega que en el caso particular de la preservación y restauración de material arqueológico, "poder realizar reconstrucciones precisas y en un tiempo menor al utilizado en un proceso de restauración manual, tiene un impacto tremendo en la puesta de valor de colecciones arqueológicas".

 

El académico, que realiza investigación en las áreas de computación gráfica y visión computacional, cuenta que en 2014 comenzó a trabajar en el proyecto PRESIOUS, financiado por la Comisión Europea de Investigación, que buscaba crear herramientas computacionales para apoyar la labor de conservación de material arqueológico. Sobre este proyecto señala: "Durante el trabajo realizado en PRESIOUS, mis colegas y yo propusimos un framework de reconstrucción basado en la detección de simetrías bilaterales (reflexivas) de objetos 3D, el cual usamos exitosamente para reconstruir piezas en la Catedral de Nidaros, en Trondheim, Noruega. Este enfoque fue posteriormente extendido a simetrías continuas (como la simetría axial), con  el cual pudimos reconstruir piezas complejas del Museo Larco, en Perú, el año 2017. Más aún, en nuestra búsqueda por métodos más robustos para descubrir la estructura de objetos 3D, hemos propuesto una arquitectura de red neuronal adversaria que aprende la estructura de una colección de objetos y usa ese "conocimiento" aprendido para generar reconstrucciones de objetos dañados".

 

Debido a la pandemia, Eurographics GCH2020, se realizó de manera remota y gratuita. "Eso permitió tener una buena cantidad de asistentes, más de los que usualmente hay en las ediciones presenciales. Durante mi keynote, llegamos a una audiencia de 85 participantes", finaliza el profesor Sipirán.

 

Charla disponible en: https://www.youtube.com/watch?v=KrnFV-KglNs

 

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Comunicaciones DCC