El equipo de investigación está formado por investigadores vinculados al Instituto Universitario de Investigación en Arqueología Ibérica de la UJA, al Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas del Conicet (Argentina) y al Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras de la Universidad Nacional del Sur (Argentina).
Un equipo de investigación coordinado desde la Universidad de Jaén (UJA) ha diseñado el sistema denominado IberianGan que recrea cómo sería un objeto completo a partir de trozos de cerámica hallados en el valle alto del Guadalquivir. El programa, que reconoce la pieza y sugiere cómo podría ser originalmente, permite que los arqueólogos puedan reconstruir de una manera más exacta los restos encontrados en sus excavaciones.
En investigaciones anteriores, los expertos desarrollaron un catálogo y clasificación exhaustiva de piezas de cerámica íbera. Ahora, han creado una herramienta que ordena cualquier nuevo objeto o trozo hallado de manera automática.
Para ello, usan unos criterios establecidos por los arqueólogos para determinar la forma: abiertos o cerrados, con cuello o sin él, esféricos u ovalados, según ha informado este jueves la Fundación Descubre.
Ahora dan un paso más al haber entrenado al sistema, al que han llamado IberianGan, para que ofrezca una imagen completa del objeto de cerámica al que pertenecía el trozo concreto.
En el artículo 'Reconstruction of Iberian ceramic potteries using generative adversarial networks', publicado en la revista 'Scientific reports', los expertos explican el modelo utilizado y confirman su validez. Han verificado la calidad de las muestras reconstruidas y la utilidad de la herramienta, que facilitará considerablemente los trabajos de ensamblaje de los restos.
En las excavaciones arqueológicas, la cerámica se encuentra normalmente fragmentada, lo que requiere, por un lado, la catalogación de cada elemento y, por otro, el estudio y reconstrucción manual del objeto entero.
"IberianGan resuelve el problema de los trozos mediante comparaciones entre piezas conocidas automáticamente. La mejor coincidencia dentro del conjunto de datos es la solución para esa cerámica", ha explicado el investigador de la Universidad de Jaén y autor del artículo, Manuel Lucena.
El sistema tiene ya catalogado en una extensa base de datos los distintos fragmentos posibles. Además, genera de manera virtual nuevos trozos con las mismas características que los reales. De este modo, la herramienta va construyendo posibilidades de ensamblaje para crear la cerámica completa.
Los expertos han puesto a disposición de la comunidad científica tanto los datos como el código fuente con la configuración y los diferentes enfoques analizados en el estudio en https://github.com/celiacintas/vasijas/tree/iberianGAN con la intención de que puedan replicarse y hacerse extensivos a otras investigaciones.
REDES CONTRARIAS
Así, mediante lo que se conoce como aprendizaje profundo, la herramienta va aprendiendo a diferenciar qué elemento es real y cuál no. El modelo utilizado se basa en redes adversarias generativas o redes antagónicas, GAN por sus siglas en inglés.
Se trata de dos redes neuronales que son contrarias. Juegan a enfrentarse entre sí, de manera que una tiene una carta con la opción 'verdadero' y la otra, la carta 'falso'. Una de ellas siempre gana lo que pierde la otra.
De esta manera, para generar posibilidades, el sistema se entrena creando y confrontando imágenes reales con otras que no lo son. La herramienta discrimina aquella que no es real, pero es capaz de producir algo que parece auténtico a partir de las cartas que ha recibido de su oponente.
Así, mediante lo que se conoce como aprendizaje profundo, la herramienta va aprendiendo a diferenciar qué elemento es real y cuál no. El modelo utilizado se basa en redes adversarias generativas o redes antagónicas, GAN por sus siglas en inglés.
Se trata de dos redes neuronales que son contrarias. Juegan a enfrentarse entre sí, de manera que una tiene una carta con la opción 'verdadero' y la otra, la carta 'falso'. Una de ellas siempre gana lo que pierde la otra.
De esta manera, para generar posibilidades, el sistema se entrena creando y confrontando imágenes reales con otras que no lo son. La herramienta discrimina aquella que no es real, pero es capaz de producir algo que parece auténtico a partir de las cartas que ha recibido de su oponente.
APRENDIZAJE
Los investigadores entrenaron a la red mediante la simulación de cerámicas creadas a partir de otras ya ensambladas por los arqueólogos y replicaron la rotura que habrían sufrido en el caso de estar en un yacimiento. Así, ya contaban con los elementos necesarios para que la herramienta aprenda por sí misma cualquier combinación posible para mostrar el elemento real.
Además de confirmar su exactitud con los arqueólogos, los expertos han comparado los resultados obtenidos mediante este modelo de aprendizaje profundo con otros, confirmando que las redes antagónicas son las idóneas para el entrenamiento de las herramientas de reconstrucción de cerámicas íberas.
Por otro lado, proponen ampliar el sistema incluyendo la creación de imágenes tridimensionales a partir de estos mismos perfiles, incluso recrear la decoración que podrían tener las vasijas halladas. También plantean su aplicación con otro tipo de restos, como podrían ser huesos, proyectiles o incluso edificios.
Los trabajos se han financiado mediante el Programa Operativo Feder Andalucía 2014-2022, la Universidad de Jaén, el Centro de Estudios Avanzados en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (Ceatic) y el Instituto Universitario de Investigación en Arqueología Ibérica.
El equipo de investigación está formado por investigadores vinculados al Instituto Universitario de Investigación en Arqueología Ibérica de la UJA, al Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas del Conicet (Argentina) y al Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras de la Universidad Nacional del Sur (Argentina).
Los investigadores entrenaron a la red mediante la simulación de cerámicas creadas a partir de otras ya ensambladas por los arqueólogos y replicaron la rotura que habrían sufrido en el caso de estar en un yacimiento. Así, ya contaban con los elementos necesarios para que la herramienta aprenda por sí misma cualquier combinación posible para mostrar el elemento real.
Además de confirmar su exactitud con los arqueólogos, los expertos han comparado los resultados obtenidos mediante este modelo de aprendizaje profundo con otros, confirmando que las redes antagónicas son las idóneas para el entrenamiento de las herramientas de reconstrucción de cerámicas íberas.
Por otro lado, proponen ampliar el sistema incluyendo la creación de imágenes tridimensionales a partir de estos mismos perfiles, incluso recrear la decoración que podrían tener las vasijas halladas. También plantean su aplicación con otro tipo de restos, como podrían ser huesos, proyectiles o incluso edificios.
Los trabajos se han financiado mediante el Programa Operativo Feder Andalucía 2014-2022, la Universidad de Jaén, el Centro de Estudios Avanzados en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (Ceatic) y el Instituto Universitario de Investigación en Arqueología Ibérica.
El equipo de investigación está formado por investigadores vinculados al Instituto Universitario de Investigación en Arqueología Ibérica de la UJA, al Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas del Conicet (Argentina) y al Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras de la Universidad Nacional del Sur (Argentina).
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