La Universidad Francisco de Vitoria de Madrid ha obtenido su primera patente europea para un modelo de inteligencia artificial diseñado para la reconstrucción digital de edificios históricos en ruinas.
Según los autores, el modelo, llamado ARQGAN, es una IA que puede reconstruir automáticamente edificios históricos en ruinas. «A diferencia de otros estudios, no recibe ninguna información sobre qué elementos deben añadirse ni dónde».
Es un sistema capaz de «aplicar técnicas de aprendizaje profundo para analizar, interpretar y reconstruir elementos arquitectónicos deteriorados o faltantes, proporcionando una representación visual del estado original del edificio», comunicó la Universidad Francisco Victoria (UFV) al presentar su IA.
«Hemos desarrollado un sistema que reconstruye edificios sin que sea necesario indicarle qué elementos faltan. Su capacidad para inferir y completar estructuras lo convierte en una herramienta innovadora para la conservación digital», destacó Alberto Nogales, investigador principal en el Centro de Estudios e Innovación en Gestión del Conocimiento (CEIEC) de la Universidad Francisco de Vitoria.
La Oficina Europea de Patentes ha reconocido el carácter innovador de esta tecnología concediendo la patente EP4075376, lo que permite a la UFV posicionarse en el ámbito de la conservación del patrimonio, en la restauración digital y la divulgación de imágenes en los museos.
«¿Cómo podemos saber cuáles son las trazas originales»
«¿Podemos predecir cómo era un edificio en su origen? A priori, lo más prudente es decir que no. La arquitectura es terriblemente anárquica con la estrategia de inserción en un lugar, con la adecuación a unas necesidades particulares y con la forma con la que se reviste de un lenguaje arquitectónico concreto», dice Emilio Delgado Martos, vicedecano de investigación y subdirector de la Escuela Politécnica Superior de UFV, al explicar que funciona la aplicación.
«¿Cómo podemos saber cuáles son las trazas originales de una iglesia románica del siglo XII, que ha sido reformada en el siglo XIII después de un incendio?».
Según el arquitecto, «la clave está en que siempre ha existido una ‘manera de pensar y diseñar’ propia de cada momento y de cada lugar, que hace reconocible e identificable una cultura arquitectónica especifica y diferente del resto».
«La IA nos ha permitido desarrollar un sistema capaz de identificar y reconstruir digitalmente edificios en ruinas con gran precisión», explicó el Sr. Delgado, que es además el investigador principal del proyecto, según un comunicado de la sede estudios.
Después de capturar la imagen de un edificio en ruinas, para restaurarlo visualmente, el sistema emplea las Redes Generativas Antagónicas (Generative Adversarial Networks, GAN) y los modelos de lenguaje tipo Transformer.
Usando GAN, una arquitectura neuronal de aprendizaje semi-supervisado, la red identifica características clave determinadas por la lógica interna del estilo arquitectónico que denotan las ruinas y añade los elementos arquitectónicos que faltan para obtener una imagen del edificio restaurado.
«La técnica de ‘virtual inpainting restoration desarrollada por nosotros es capaz de representar la envoltura de un edificio, pero también integra aspectos particulares del edificio relacionados con el lenguaje arquitectónico utilizado para su diseño. La restauración de las partes fundamentales del estilo arquitectónico fue coherente, y los resultados se evaluaron con métricas objetivas y mediante una encuesta subjetiva entre académicos y arquitectos», dice el arquitecto.
La universidad, explicó que gracias a ARQGAN, lograron superar los modelos tradicionales de reconstrucción en tres dimensiones, que requieren múltiples imágenes y procesos manuales de modelado.
La concesión de la patente europea les otorga protección a su tecnología y la reconstrucción de tipo automática les abre nuevas oportunidades de colaboración con instituciones culturales, museos y organismos dedicados a la conservación del patrimonio.
Un proceso en dos etapas y en expansión
En concreto, el proceso de funcionamiento de ARQGAN se divide en dos etapas.
Una corresponde a la fase de entrenamiento, en que la inteligencia artificial analiza un amplio conjunto de imágenes de templos en distintos estados de conservación, e identifica patrones arquitectónicos y estructuras faltantes.
En una segunda fase, de reconstrucción, el sistema genera automáticamente una versión restaurada del edificio sin necesidad de intervención manual.
Actualmente, el equipo de UFV está colaborando con la Sapienza Università di Roma en un proyecto de subvención estatal del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades a través de la nueva propuesta ARCHER (Reconstrucción Virtual del Patrimonio Cultural Arquitectónico mediante Inteligencia Artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural).
Las investigaciones se orientan «a la integración de realidad aumentada para la visualización en tiempo real», así como en optimizar el sistema para hacerlo capaz de gestionar grandes bases de datos de patrimonio.
La Universidad dice que se propone en implementar catálogos digitales, archivos históricos y plataformas interactivas, facilitando su acceso a investigadores, gestores culturales y arquitectos.
«Nuestro objetivo es que ARQGAN-ARCHER se convierta en una herramienta clave para la conservación y divulgación del patrimonio histórico, proporcionando tecnologías de reconstrucción accesibles, precisas y adaptables a diferentes contextos culturales y arquitectónicos», concluye el equipo investigador.
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