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En este proyecto se propone el desarrollo y la implementación de un sistema computacional de adquisición, procesamiento, visualización y simulación de datos topográficos. La primera etapa consiste en la adquisición y procesamiento de datos de alta resolución de terrenos de zonas vulnerables a inundaciones y huaycos. Se obtiene la superficie 3D de estos terrenos a través del uso de sistemas aéreos no tripulados, o drones, equipados con un escáner LIDAR (láser) de alta resolución. La información obtenida con estos equipos permite conocer la topografía a escala milimétrica, lo cual permitiría conocer las zonas vulnerables con mucha precisión. Además, el uso de drones permite poder realizar trabajos en zonas de difícil acceso y donde hay riesgo para personal humano. Junto con la información topográfica, el LIDAR entregará información muy precisa de la configuración urbana alrededor de zonas vulnerables. La segunda etapa del proyecto consiste en la visualización de los datos obtenidos y la simulación de eventos catastróficos. En el componente de visualización se integrarán datos de diferentes fuentes con facilidad, ya que toda la información estará geolocalizada. Nuestro objetivo es crear un servicio de visualización en la nube, de manera que su acceso sea muy fácil, sin requerir la preinstalación de equipos para el acceso a la información. Este aspecto innovador de nuestro proyecto va a permitir que las entidades del estado puedan accesar y comprtir la información con mínimo esfuerzo, mientras se mantiene un sistema escalable. En el componente de simulación, se simularán inundaciones y huaycos, de manera que se puedan cuantificar los daños ante un posible desastre, y extraer información desde el terreno y la configuración urbana, tales como: zonas afectadas, impacto ante eventos de variable magnitud, identificación de zonas de evacuación, modelamiento de trabajos de prevención y su impacto antes de realizarlo.
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En este proyecto desarrollaremos algoritmos computacionales avanzados basados en inteligencia artificial para apoyar la labor de conservación y restauración de material arqueológico. El foco de nuestra propuesta está en el diseño y desarrollo de redes neuronales que aprendan la estructura geométrica de objetos arqueológicos representados con formas 3D en el computador y que permita generar reparaciones plausibles a objetos dañados. Nuestra propuesta involucra la investigación de redes neuronales de tipo autoencoder variacionales con operadores convolucionales de grafos que nos permitirá sacarle mayor provecho a la información de entrada geométrica. Nuestra propuesta busca mejorar los tiempos que se usan para realizar conservación de material cultural. El producto final de nuestro trabajo es un software de visualización 3D y reparación 3D de objetos obtenidos desde un escáner 3D
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Este proyecto aborda el análisis de simetrías en objetos 3D desde dos diferentes perspectivas: algorítmica y aplicativa. Desde el punto de vista algorítmico, la idea es proponer e implementar algoritmos eficientes para la detección de simetrías (tanto rígidas como no rígidas) en objetos 3D. El problema es más desafiante si consideramos la detección de simetrías en objetos incompletos, escenario común en objetos arqueológicos, que por su antigüedad y estado de conservación requieren ser reconstruidos computacionalmente. Desde el punto de vista de la aplicación, el software diseñado permitirá recuperar material arqueológico que constituye la de herencia cultural de nuestro país. El modelo computacional a desarrollar, no solo deberá considerar el aspecto morfológico/geométrico de los objetos arqueológicos, sino también lo relacionado al color y textura, características importantes de los restos de las culturas peruanas a diferencia de otras culturas.
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Este proyecto busca mejorar la efectividad y eficiencia de métodos para detectar características locales en modelos 3D representados por superficies triangulares.
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