- Retoman planes para peatonalizar más calles del Centro Histórico de Arequipa
- Alerta por falta de Plan Maestro del Centro Histórico de Arequipa
- Correo te lleva de paseo: La Casa Tristán del Pozo, lugar que une la elegancia y la historia de Arequipa (FOTOS Y VIDEO)
Un equipo de investigadores y estudiantes de la Universidad Católica San Pablo (UCSP) ha desarrollado un innovador proyecto que aplica inteligencia artificial para conservar el patrimonio arquitectónico de Arequipa. La propuesta se centra en el estilo barroco mestizo, característico de varias iglesias del Centro Histórico.
Este trabajo se realiza en un año simbólico para la ciudad: el 2025 marca el vigésimo quinto aniversario de la declaración del Centro Histórico de Arequipa como Patrimonio Cultural de la Nación. La capital del sillar, reconocida por su arquitectura y por conservar uno de los centros coloniales más notables del país, ha enfrentado en este tiempo sismos, contaminación y falta de mantenimiento, lo que incrementa la urgencia de proteger y documentar sus bienes culturales.
El proyecto está liderado por la profesora de Ingeniería Mecatrónica Liz Bernedo, en coordinación con los arquitectos Fernando Cuzziramos (docente de UCSP) y Sergio Coll, especialista español. Junto a ellos, participan los estudiantes Stephany Bejarano, Helen Álvarez (ambas de Mecatrónica) y Jean Concha (Ingeniería Electrónica), quienes asumieron roles clave en el modelado digital, procesamiento de datos y levantamiento visual de las estructuras.
DEEP LEARNING O APRENDIZAJE PROFUNDO
La inteligencia artificial que utilizan se basa en deep learning o aprendizaje profundo, una rama avanzada del machine learning (aprendizaje automático), que imita el funcionamiento del cerebro humano mediante redes neuronales artificiales. Estas redes son capaces de identificar patrones dentro de imágenes tras ser entrenadas con grandes volúmenes de datos, lo que las hace útiles para tareas complejas como la clasificación arquitectónica automatizada.
A diferencia de otros métodos más simples, el deep learning permite no solo identificar formas generales, sino también reconocer detalles específicos que caracterizan un estilo artístico o arquitectónico. En este caso, la red neuronal es entrenada para identificar los elementos estructurantes del barroco mestizo en las fachadas de templos coloniales arequipeños, un estilo que no ha sido estudiado con estas tecnologías anteriormente.
PROYECTO
Para el desarrollo del proyecto se eligieron cuatro iglesias emblemáticas del Centro Histórico de Arequipa: San Agustín, San Francisco, Santo Domingo y la Compañía de Jesús. En cada una de ellas, el equipo tomó alrededor de 300 fotografías desde distintos ángulos y con buena iluminación, considerando incluso la posición del sol, ya que las sombras o contrastes pueden distorsionar los datos visuales que interpreta la red neuronal.
Las imágenes recopiladas se procesaron para crear un dataset o conjunto de datos que incluye etiquetas de 11 elementos arquitectónicos esenciales: cornisa, entablamento, hornacina, venera, puerta, pináculo, frontón, orla, cocha, ménsula y pilastra. Estos detalles funcionan como puntos de referencia para que la inteligencia artificial aprenda a reconocer si una fachada pertenece al estilo barroco mestizo.
“Así como un rostro humano tiene ojos, boca y nariz que lo definen, una fachada barroca tiene elementos clave que le dan identidad. La IA aprende a identificar esos componentes”, explicó Liz Bernedo. La precisión del modelo depende de la calidad y cantidad de imágenes que se le proporcionan para el entrenamiento.
FACHADAS EN 3D
Una herramienta complementaria utilizada por el equipo es la fotogrametría tridimensional, que permite recrear digitalmente las fachadas en modelos 3D.