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“desarrollo de nuevos métodos basados en inteligenCia ARtificial para la caracterización de daños en construccionEs históricas a través de nubes de puNtos 3D“.
Título: CAREEN (desarrollo de nuevos métodos basados en inteligenCia ARtificial para la caracterización de daños en construccionEs históricas a través de nubEs de puNtos 3D).
Referencia: M190020074LJSA
Duración: 2 años (01/07/2022-31/06/2024)
Presupuesto: 39.000€
Investigador principal: Luis Javier Sánchez Aparicio
Acontecimientos recientes como el incendio de la Catedral de Notre Dame, las pérdidas en Alepo o la crisis socio-sanitaria provocada por la Covid-19 han puesto de manifiesto la necesidad de avanzar en la transformación digital del Patrimonio como motor de la recuperación económica y social tan ansiada a día de hoy. Transformación en donde está adquiriendo especial interés una de las herramientas clave en la Industria 4.0: el gemelo digital. El gemelo digital es una réplica virtual (avatar) del estado actual de un activo físico que permite mejorar el mantenimiento preventivo y predictivo del mismo.
Bajo este contexto el proyecto CAREEN (desarrollo de nuevos métodos basados en inteligenCia ARtificial para la caracterización de daños en construccionEs históricas a través de nubEs de puNtos 3D), pretende dar un paso adelante en el estado del conocimiento en materia de gemelos digitales a través de la integración de métodos de inteligencia artificial en la detección automática de daños en construcciones históricas mediante nubes de puntos 3D.
Para ello contará con un equipo de investigación multidisciplinar de profesores de la Universidad Politécnica de Madrid:
- Luis Javier Sánchez Aparicio (Investigador Principal)
- Miguel Angel Maté González
- Paula Villanueva Llaurado
- Jose Ramón Aira Zunzunegui
- Javier Pinilla Melo
- Esther Moreno Fernández
- David Sanz Arauz
- Soledad García Morales
- Milagros Palma Crespo
- Federico del Blanco
- David Mencías Carrizosa
- Cristina Mayo Corrochano
El plan de trabajo se articulará en torno a 5 paquetes de trabajo.
- Revisión del estado del arte de segmentación de nubes de puntos 3D
- Desarrollo de un sistema de clasificación de sistemas constructivos y daños.
- Integración de Inteligencia Artificial para la detención de daños en nubes de puntos 3D.
- Integración de la información en gemelos digitales.
- Seguimiento y comunicación.
El principal output de este proyecto será un software open-source que asistirá a las tareas de inspección en construcciones históricas permitiendo extraer información adicional de las nubes de puntos 3D.
Este proyecto tiene una duración total de 24 meses y ha sido financiado por la Comunidad de Madrid en el marco del Convenio Plurianual con la Universidad Politécnica de Madrid en la línea de actuación de estimulo a la investigación de jóvenes doctores.
