Inteligencia artificial aplicada a la reconstrucción morfométrica a partir de fragmentos: Un caso de estudio arqueológico y posibles usos en paleoantropología y ciencias forenses

Abstract

El ensamblaje de objetos a partir de una colección de cientos o miles defragmentos mezclados es un problema que surge en varias disciplinas aplicadas, como la arqueología, la antropología, el análisis de fallas y la paleontología. Las cerámicas son uno de los artefactos arqueológicos más frecuentes, pero los restos completos son muy escasos. Actualmente, el proceso de restauración manual es laborioso e incierto, lo que dificulta el aprovechamiento de los restos fragmentados. En este trabajo proponemos utilizar técnicas de aprendizaje automático para reconocer y estudiar la cerámica fragmentada, utilizando perfiles digitalizados de cerámica ibérica para entrenar un modelo de aprendizaje profundo y generar datos artificiales a partir de un conjunto de fragmentos conocidos en el modelo, creando así nuevas cerámicas virtuales con las mismas características que las reales. Evaluamos el rendimiento de nuestro enfoque en base a diferentes métricas de reconstrucción y lo validamos mediante un experimento con arqueólogos especializados en el patrimonio ibérico. Los resultados obtenidos demuestran que el modelo es capaz de generar cerámicas que cumplen con las métricas clásicas para evaluar el proceso generativo de imágenes, el análisis de forma basado en la estructura cerámica (validación de forma), y la verificación profesional de arqueólogos especializados en patrimonio ibérico. Presentamos también los primeros resultados de la aplicación de este modelo para el reconocimiento de restos óseos humanos y la manipulación de material fragmentado, utilizando imágenes 2D de huesos largos pertenecientes al Centro Nacional de Resguardo de Personas No Identificadas (México).