"Restauración y conservación de piezas arqueológicas usando aprendizaje profundo y autoencoders convolucionales sobre grafos"
CÓDIGO DE PROYECTO #062-2018-FONDECYT-BM-IADT-AV
Información General
Numero de Subvención
062-2018-FONDECYT-BM-IADT-AV
Líder de Proyecto
Descripción
Resumen
En este proyecto desarrollamos algoritmos computacionales avanzados basados en inteligencia artificial para apoyar la labor d conservación y restauración de material arqueológico. El foco de nuestra propuesta está en el diseño y desarrollo de redes neuronales que aprendan la estructura geométrica de objetos arqueológicos representados con formas 3D en el computador y que permita generar reparaciones plausibles a objetos dañados. Nuestra propuesta involucra la investigación de redes neuronales de tipo autoencoder variacionales son operadores convolucionales de grafos que nos permitirá sacarle mayor provecho a la información de entrada geométrica. Nuestra propuesta busca mejorar los tiempos que se usan para realizar conservación de material cultural. El producto final de nuestro trabajo es un software de visualización 3D y reparación 3D de objetos obtenidos desde un escáner 3D.
Objetivo General
Nuestro objetivo principal es diseñar una arquitectura de red neuronal artificial con aprendizaje profundo que tenga como entrada la representación 3D de un objeto arqueológico dañado y que genere como salida la representación 3D del objeto reparado.
Nuestra investigación se concentra en el diseño de una arquitectura de red neuronal con aprendizaje profundo que manipule de manera directa una representación del modelo tridimensional mientras se mantiene las características geométricas del objeto. Una representación que cumple con esta característica es la representación de malla triangular 3D, la cual puede ser vista como un grafo. Nosotros creemos que esta representación mantiene mejor la geometría de los objetos que otras representaciones como la volumétrica y las nubes de puntos. Sin embargo para hacer un uso efectivo de representación de mallas triangulares, es necesario encontrar operadores convolucionales adecuados. Nosotros planeamos estudiar la propuesta muy reciente de (Litany y otros, 2018) para aprender la geometría estructural de objetos arqueológicos y modelar un autoencoder variacional que genere reconstrucciones de objetos dañados.
Palabras Clave
Análisis 3D, conservación, herencia cultural, inteligencia artificial
Tipo de intervención
Intervención
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Convenio
BM
Entidad ejecutora
Nombre de la Organización
Dependencia / Unidad
Región
LIMA
Tipo de organización
UNIVERSIDAD
País
PERÚ
Entidades Asociadas
DEPENDENCIA:
PAÍS:
PERÚ
REGIÓN:
AREQUIPA
Datos actualizados al 31/12/2024
Equipo Técnico
ROL:
INVESTIGADOR ENCARGADO
ROL:
CO-INVESTIGADOR
ROL:
GESTOR TECNOLÓGICO
ROL:
CO-INVESTIGADOR
ENTIDAD:
UNIVERSIDAD LA SALLE
ROL:
TESISTA
ENTIDAD:
UNIVERSIDAD LA SALLE
ROL:
INVESTIGADOR ENCARGADO
ROL:
INVESTIGADOR PRINCIPAL
ROL:
COORDINADOR ADMINISTRATIVO
ROL:
TESISTA
ROL:
CO-INVESTIGADOR
ENTIDAD:
UNIVERSIDAD LA SALLE
Datos actualizados al 21/07/2026
Información Adicional
Área / Subárea OCDE
CIENCIAS NATURALES / COMPUTACIÓN Y CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN
País ejecución
PERÚ
Región ejecución
LIMA
Periodo de Ejecución
20/12/2018
al 19/06/2022
Disciplina OCDE
CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN
Monto total
Monto total
S/ 347,538.00
Publicaciones
DOI:
10.1016/j.cag.2021.07.010
REVISTA:
Computers and Graphics (Pergamon)
AÑO:
2021
TIPO PUBLICACION:
Artículo
INDEXACIÓN:
Scopus
PUBLISHER:
Academic Press Inc.
DOI:
10.1007/s11263-022-01637-1
REVISTA:
International Journal of Computer Vision
AÑO:
2022
TIPO PUBLICACION:
Artículo
QUARTIL:
Q1
INDEXACIÓN:
Scopus
PUBLISHER:
Springer Netherlands
DOI:
10.1016/j.cag.2020.07.011
AUTORES:
SIPIRAN MENDOZA ,IVAN ANSELMO
REVISTA:
Computers and Graphics (Pergamon)
AÑO:
2020
TIPO PUBLICACION:
Artículo
INDEXACIÓN:
PUBLISHER:
Academic Press Inc.
Datos actualizados al 21/07/2026
Propiedad Intelectual
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Tesis
AUTORES:
Sumoso Vicuña Ernie Ludwick
ASESOR:
Sipiran Mendoza Ivan
NIVEL ACADÉMICO:
Pregrado
GRADO ACADÉMICO:
Ingeniero Informático
AÑO:
2022
UNIVERSIDAD:
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU
AUTORES:
LAZO COLQUE ,PATRICK ANTHONY
ASESOR:
LOPEZ DEL ALAMO ,CRISTIAN JOSE
NIVEL ACADÉMICO:
Pregrado
GRADO ACADÉMICO:
Licenciado en Ciencia de la Computación
AÑO:
2021
UNIVERSIDAD:
UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN AGUSTIN
Datos actualizados al 21/07/2026
Presentaciones Orales
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Pasantías
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