¿Puede la Inteligencia Artificial ayudarnos a prevenir daños al patrimonio cultural? En Hannover Messe 2022, la Dra. Kristina Holl explicó cómo ha avanzado para responder esa pregunta.
¿Puede la Inteligencia Artificial ayudarnos a prevenir daños al patrimonio cultural? Ésta es la pregunta que la Dra. Kristina Holl, de la Universidad de Bamberg, en Alemania, busca responder. Por ello, explicó a grandes rasgos cómo, por medio de simulaciones y con datos recabados del monitoreo y análisis del patrimonio y el clima, ha avanzado en responder a su pregunta.
La guerra y la exposición masiva por el turismo son algunas de las causas de daños al patrimonio cultural, explicó la Dra. Holl. Además, sus investigaciones le han permitido concluir que el cambio climático también ha impactado en el patrimonio. Las olas de calor y el aumento de la humedad son factores que afectan las piezas, especialmente aquellas alojadas en edificios sin ningún sistema de control de temperatura.
Como parte del programa de conferencias de Hannover Messe 2022, la Dra. Holl explicó cómo ha usado simulaciones para prevenir daños en el patrimonio cultural. En la imagen se muestra madonna agrietada a causa de la humedad.
Además, muchas de estas piezas están hechos de materiales orgánicos, como madera. Tallas, retablos, paneles… cada pieza tiene una composición distinta. Esto complica prevenir los riesgos de daño, pues cada pieza tiene estructuras y materiales que reaccionan de forma distinta a los cambios en el ambiente.
Relató que, en su más reciente proyecto, su equipo de investigación y ella dieron seguimiento a un panel que está en el altar de la iglesia de Dobein, Austria. El panel, que muestra una representación de San Nicolás, tiene una grieta transversal. Con un escáner de luz obtuvieron información 3D para crear simulaciones de distintas condiciones climáticas en intervalos determinados de tiempo.
En la imagen se aprecia el panel y el detalle con la grieta que se hizo visible en 2012 por variaciones en la temperatura. La investigadora explicó que fue restaurada, pero volvió a aparecer en 2019. Los datos recabados les permiten predecir el movimiento del material, es decir, el comportamiento de la grieta.
Este método les permite predecir cómo se comportarán las grietas con precisión. Es decir, cómo avanzará una grieta causada por la humedad o el calor a lo largo de una pieza. El siguiente paso, explicó, sería la evaluación de datos con aprendizaje automático para hacer simulaciones en intervalos de tiempo más largos y tener información más precisa sobre qué y cómo se daña el patrimonio a causa del cambio climático.
¿Puede la Inteligencia Artificial ayudarnos a prevenir daños al patrimonio cultural? Ésta es la pregunta que la Dra. Kristina Holl, de la Universidad de Bamberg, en Alemania, busca responder. Por ello, explicó a grandes rasgos cómo, por medio de simulaciones y con datos recabados del monitoreo y análisis del patrimonio y el clima, ha avanzado en responder a su pregunta.
La guerra y la exposición masiva por el turismo son algunas de las causas de daños al patrimonio cultural, explicó la Dra. Holl. Además, sus investigaciones le han permitido concluir que el cambio climático también ha impactado en el patrimonio. Las olas de calor y el aumento de la humedad son factores que afectan las piezas, especialmente aquellas alojadas en edificios sin ningún sistema de control de temperatura.
Además, muchas de estas piezas están hechos de materiales orgánicos, como madera. Tallas, retablos, paneles… cada pieza tiene una composición distinta. Esto complica prevenir los riesgos de daño, pues cada pieza tiene estructuras y materiales que reaccionan de forma distinta a los cambios en el ambiente.
Relató que, en su más reciente proyecto, su equipo de investigación y ella dieron seguimiento a un panel que está en el altar de la iglesia de Dobein, Austria. El panel, que muestra una representación de San Nicolás, tiene una grieta transversal. Con un escáner de luz obtuvieron información 3D para crear simulaciones de distintas condiciones climáticas en intervalos determinados de tiempo.
Este método les permite predecir cómo se comportarán las grietas con precisión. Es decir, cómo avanzará una grieta causada por la humedad o el calor a lo largo de una pieza. El siguiente paso, explicó, sería la evaluación de datos con aprendizaje automático para hacer simulaciones en intervalos de tiempo más largos y tener información más precisa sobre qué y cómo se daña el patrimonio a causa del cambio climático.
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