SymArch, programa que reconstruye en 3D piezas arqueológicas

Sección: Escáner 3D, Software

Desde el año 2015, César Beltrán e Iván Sipirán, investigadores del Departamento de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), están a cargo del proyecto “Análisis de simetrías en objetos 3D y su aplicación a la arqueología” con excelentes resultados.

Esta propuesta produjo el software SymArch, una herramienta computacional que genera reconstrucciones virtuales de piezas arqueológicas con elementos dañados o faltantes. El software logró recomponer la geometría de objetos que primero fueron capturados por un escáner tridimensional.

Gracias a este software, se pudo reconstruir más de 50 piezas dañadas del Museo Larco y del Museo del Parque de las Leyendas.

 “Hace 10 años comenzó a haber un creciente interés en juntar dos disciplinas: la computación y la herencia cultural. Así, surgieron muchas iniciativas sobre cómo tratar problemas de la herencia cultural utilizando tecnologías de ingeniería computacional y electrónica”, dijo Sipirán.

Él es investigador principal del proyecto integrado por 10 docentes y alumnos de pregrado y posgrado, que conforman el grupo Inteligencia Artificial (IA) – PUCP.

Además del software, este proyecto dio como resultado una amplia producción académica que incluyó dos tesis de maestría y dos de pregrado, tres artículos en revistas indexadas, cinco artículos en conferencias internacionales y el establecimiento de una colaboración con los museos mencionados.
El 2018, el Instituto Fraunhoffer (Alemania) otorgó el premio a la mejor investigación con impacto social al artículo “From Reassembly to Object Completion: A Complete Systems Pipeline”, hecho por el doctor Sipirán junto con colegas de universidades europeas.
En la actualidad, Sipirán junto con Analí Alfaro continúan la investigación ampliada al campo de la inteligencia artificial en colaboración con la Universidad La Salle de Arequipa.

“Queremos obtener la más grande colección de objetos digitalizados de culturas peruanas y para ello debemos escanear miles de ellos. Esto nos permitirá tener una buena cantidad de información para entrenar el algoritmo de inteligencia artificial”, señala Sipirán, quien propone elaborar una segunda versión del software para el 2021.

 

 

 

 

 

 

 

 

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