Docente de UTEC publicará paper en el International Journal of Computer Vision

El paper Cristian López Ph.D., docente e investigador de la Facultad de Computación en UTEC, ha sido aceptado para publicación en el International Journal of Computer Vision, una de las revistas más prestigiosas a nivel internacional en el área de visión computacional.

Bajo el título "Data-driven Restoration of Digital Archaeological Pottery with Point Cloud Analysis", esta publicación significa un gran aporte a nivel tecnología. un gran aporte a nivel tecnológico. El Dr. López viene trabajando en este proyecto hace más de un año y esta entrevista nos cuenta más detalles sobre la relevancia de esta publicación.

Por favor cuéntanos, ¿de qué se trata el artículo?

El trabajo que desarrollamos tuvo como objetivo reconstruir virtualmente objetos tridimensionales, los cuales tenían partes faltantes. En este caso, teníamos modelos digitalizados de piezas precolombinas peruanas  como vasijas, por ejemplo. Estos objetos, como era de esperar, fueron maltratados por el paso del tiempo. A algunos objetos, les  faltaban pequeños pedazos o, simplemente, presentaban ruido por el proceso de escaneo. 

Nosotros propusimos un modelo novedoso basado en Inteligencia Artificial, específicamente un modelo basado en Deep Learning, el cual fue entrenado para aprender la geometría de los objetos y, de esta forma, reparar la parte faltante de estructuras tridimensionales similares a los que el modelo de Inteligencia Artificial había aprendido. 

¿Por qué se decidió abordar ese tema? 

Este tema de investigación surgió como parte de un proyecto de investigación financiado por CONCYTEC y al cual mi grupo de investigación fue invitado  a participar. En el proyecto se tenían más de 1000 modelos digitalizados de  vasijas preincas peruanas y se requería desarrollar una enfoque que permita la reconstrucción de las partes faltantes. Es así que nuestro equipo, en conjunto con el equipo del profesor Iván Sipiran de la Universidad de Chile, nos reunimos para pensar e idear métodos eficientes para lograr el objetivo.  

¿Cuál es el impacto que puede tener este proyecto?

Nuestro  modelo de Deep Learning puede ser utilizado para aprender a reparar objetos digitalizados, como cerámicas antiguas; en tal sentido, puede ayudar a los museos a mantener una base de datos digital, con fines de educación, investigación o incluso para imprimir copias, digitalmente reparadas de las cerámicas.

¿Existen antecedentes de ese tipo de investigación a nivel nacional o regional? 

El primer  trabajo que utilizó  Deep Learning para este tipo de tareas fue el de Hermoza e Iván Sipirán (2018). Ellos utilizaron una red neuronal GAN que aprendió a mapear observaciones parciales para completar los objetos con partes faltantes. Su trabajo, aunque innovador, tiene dos problemas: el primero fue que para representar el modelo tridimensional utilizaron un método que se llama voxelization, que es caro computacionalmente y, además, no permite representar los detalles del objeto tridimensional. El  segundo es  que no existe la garantía de que  la salida reconstruida conserve la geometría de la parte a reconstruir.  

¿Por qué es relevante que proyectos como este se hagan en el Perú?

Este tipo de proyectos son muy importantes, pues permite a nuestro país y a nuestros jóvenes investigadores  dejar  de ser consumidores de tecnología extranjera y pasar  a  crear tecnología propia, en este caso para la reparación de objetos digitalizados utilizando modelos de inteligencia artificial propuestos por peruanos.  

¿Por qué es importante publicar en esa prestigiosa revista?

Al publicar en este tipo de revistas uno se asegura de la calidad, originalidad y, sobre todo, la novedad de sus ideas. Además, el hecho de que el trabajo sea evaluado y analizado por personas altamente calificadas nos asegura que todo el esfuerzo puesto en todo el proceso de investigación ha generado un trabajo de muy  alta calidad.

Ha sido un arduo trabajo, cuéntenos qué fases tuvo toda la investigación y quiénes más han participado…

El trabajo inició hace dos años con un grupo de estudiantes que pertenecen a mi equipo de investigación denominado IPRODAM3D, conformado por estudiantes de diversas instituciones, como alumnos de la Universidad Nacional de San Agustín, alumnos de la Universidad La Salle de Arequipa y por estudiantes de la UTEC. Este trabajo, específicamente, lo desarrollamos en conjunto con alumnos los estudiantes Alexander Apaza y Alexis Mendoza (UNSA), quien se encuentra haciendo su maestría en Brasil. También ha participado el doctor Iván Sipirán, de la Universidad de Chile, quien tiene una muy amplia experiencia en geometría computacional. Juntos participamos en un proyecto de investigación financiado por CONCYTEC en el cual mi equipo estuvo encargado  del diseño de la arquitectura del modelo de reparación de objetos 3D, fruto del cual obtuvimos este aŕticulo de investigación. 

MÁS SOBRE VISIÓN COMPUTACIONAL

Visión computacional es una de las áreas de Ciencia de la Computación que se encarga de diseñar  algoritmos o proponer métodos  novedosos que permitan  a los ordenadores imitar la capacidad visual de los seres vivos. Sus aplicaciones son realmente variadas y transversales: se puede utilizar en medicina, para la detección y segmentación automática de tumores en modelos tridimensionales de cerebros humanos; la reconstrucción virtual del hueso de la cadera en pacientes con artrosis de cadera; seguimiento de personas por medio de drones; reconstrucción de imágenes deterioradas con el tiempo, etc.