INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA RECONSTRUCCIÓN MORFOMÉTRICA A PARTIR DE FRAGMENTOS. UN CASO DE ESTUDIO ARQUEOLÓGICO Y POSIBLES USOS EN PALEOANTROPOLOGÍA Y CIENCIAS FORENSES

NAVARRO, PABLO; RAMALLO, V; M QUINTO-SÁNCHEZ; LUCENA, MANUEL; FUERTES, JOSÉ MANUEL; CLAUDIO DELRIEUX; GONZALEZ JOSÉ, R

Jornada; XVI Jornadas Nacionales de Antropología Biológica; 2023

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 losrestos completos son muy escasos. Actualmente, el proceso de restauraciónmanual es laborioso e incierto, lo que dificulta el aprovechamiento delos restos fragmentados. En este trabajo proponemos utilizar técnicas deaprendizaje automático para reconocer y estudiar la cerámica fragmentada,utilizando perfiles digitalizados de cerámica ibérica para entrenar un modelode aprendizaje profundo y generar datos artificiales a partir de un conjunto defragmentos conocidos en el modelo, creando así nuevas cerámicas virtualescon las mismas características que las reales. Evaluamos el rendimientode nuestro enfoque en base a diferentes métricas de reconstrucción y lovalidamos mediante un experimento con arqueólogos especializados en elpatrimonio ibérico. Los resultados obtenidos demuestran que el modeloes capaz de generar cerámicas que cumplen con las métricas clásicas paraevaluar el proceso generativo de imágenes, el análisis de forma basado enla estructura cerámica (validación de forma), y la verificación profesional dearqueólogos especializados en patrimonio ibérico. Presentamos también losprimeros resultados de la aplicación de este modelo para el reconocimiento derestos óseos humanos y la manipulación de material fragmentado, utilizandoimágenes 2D de huesos largos pertenecientes al Centro Nacional de Resguardode Personas No Identificadas (México).