¿Cuánto se ensanchará una grieta en una torre de arenisca en 50 años? Un grupo de científicos franceses está abordando esta pregunta, aparentemente sin respuesta, mediante el uso de datos y algoritmos. El objetivo no es solo la conservación, sino también transformar estos datos específicos en información concreta que pueda influir en los responsables políticos y fomentar un sentido de responsabilidad entre la ciudadanía.
Enseñar a las máquinas a "ver" en lugar de a los ojos humanos.
El verdadero desafío no reside en "utilizar la IA para fotografiar el patrimonio", sino en cómo una máquina puede comprender la degradación, un concepto que depende intrínsecamente de la percepción, el lenguaje y la perspectiva humanos.
Ann Bourgès, científica sénior de conservación en el Centro Francés de Investigación y Restauración de Museos del Ministerio de Cultura francés, sentó las bases del proyecto. Desde 2022, Bourgès y dos colegas han puesto en marcha dos proyectos de doctorado con los estudiantes de investigación Adèle Cormier y David Roqui. Los dos emplazamientos piloto fueron elegidos deliberadamente: la base octogonal de arenisca de la torre de la catedral de Estrasburgo, una estructura gótica radiante del siglo XIII que resiste los duros inviernos continentales y los veranos abrasadores; y el yacimiento arqueológico de Bibracte, cerca de Autun, en Borgoña, un asentamiento galo excavado por primera vez a finales del siglo XIX.
La misión de Roqui era enseñar a la IA no solo a leer datos, sino también a "ver". Según The Art Newspaper , esto implicaba entrenar al modelo para identificar grietas en fotografías y, a continuación, comparar dos fotos tomadas en momentos diferentes para determinar cuánto se había ensanchado la grieta. El equipo de investigación se enfrentó a dos grandes desafíos: la relación entre los fenómenos globales y las características microclimáticas específicas de cada sitio patrimonial, y la falta de estandarización entre los dispositivos de medición comerciales. Para superar este obstáculo, el proyecto utilizó imágenes térmicas infrarrojas, una tecnología que puede revelar filtraciones de agua y acumulación de sales minerales en las rocas, indetectables a simple vista.
Los resultados iniciales son muy alentadores. Según el Peer Community Journal , el modelo multimodal probado con datos de la Catedral de Estrasburgo alcanzó una precisión del 76,9 % y una puntuación F1 del 77,0 %, lo que supone una mejora del 43 % con respecto a arquitecturas de IA convencionales como VisualBERT o Transformer, y del 25 % con respecto a un modelo PerceiverIO puro. Aún más destacable es que, al analizarse individualmente, los datos de los sensores solo alcanzaron una precisión del 61,5 %, mientras que los datos de imagen solo llegaron al 46,2 %, lo que demuestra que el verdadero potencial reside en la combinación de ambas fuentes de información.
Ambiciones globales
Las impresionantes cifras técnicas son solo el comienzo. Bourgès y sus colegas persiguen una ambición mucho mayor: crear una herramienta a la que cualquier conservacionista o arqueólogo del mundo pueda acceder, independientemente de su presupuesto local o nacional.
Según The Art Newspaper , la metodología completa del proyecto se publicará como código abierto y se integrará en la plataforma Espadon, un proyecto nacional iniciado por el Ministerio de Cultura francés para digitalizar el patrimonio con tecnología de realidad aumentada, al tiempo que proporciona a los investigadores acceso a todos los datos conocidos sobre cualquier edificio.
El objetivo final, como bien lo expresó la Sra. Bourgès, es: «Queremos que los usuarios puedan visualizar cómo cambiará su ubicación específica con el tiempo en relación con el clima local». En lugar de informes científicos densos y basados en datos, la herramienta creará una representación visual: cuánto yeso o pintura de esta pared se perderá después de 100 años.
Esta es la dimensión que trasciende la ciencia pura y que la Sra. Bourgès —también Secretaria General de la rama francesa del Consejo Internacional de Monumentos y Sitios (ICOMOS)— subraya: «Es un medio para recopilar y mostrar claramente las consecuencias de la crisis climática. Si se les muestra a las personas una imagen de su pared perdiendo la mitad de su yeso en 100 años, lo entenderán de inmediato». Y, según ella, esa es también la razón por la que la necesidad de este tipo de herramienta es tan grande y urgente: «Tanto los conservacionistas como los arqueólogos quieren saber qué hacer. Pero para saber qué hacer, hay que saber qué va a suceder».
Inteligencia artificial para la preservación del patrimonio: una perspectiva paneuropea
El proyecto francés es solo uno de muchos proyectos similares.
HYPERION, financiado por la UE con casi 6 millones de euros, se está probando en Rodas (Grecia), Venecia (Italia), Tønsberg (Noruega) y Granada (España). La característica distintiva de HYPERION es la integración de la comunidad en el proceso de monitorización mediante una aplicación móvil, convirtiendo a cada transeúnte en un "sensor viviente". El proyecto YADES, financiado a través del Programa Marie Skłodowska-Curie, se centra en el patrimonio cultural de Chipre, Grecia e Italia, con especial énfasis en 80 viajes rotativos entre organizaciones, lo que garantiza la integración de la tecnología con la comunidad local.
Tres proyectos, tres enfoques, pero la misma idea: la IA no puede reemplazar a los humanos en la preservación del patrimonio, pero puede ayudar a los humanos a comprender mejor lo que se está perdiendo, para que se puedan realizar intervenciones oportunas.
Fuente: https://baodanang.vn/khi-ai-giup-bao-ton-di-san-3339586.html
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