Expertos del Instituto Andaluz Interuniversitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Computacional (DaSCI) y la Universidad de Granada, en colaboración con la Fundación Descubre, han diseñado un sistema inteligente denominado ‘MonuMAI’ que combina matemáticas, arte y ciencia ciudadana para identificar al instante las partes de un monumento histórico y su estilo arquitectónico. Para ello, han creado una app en la que cualquier persona puede enviar una imagen y conocer en tiempo real qué tipo de objetos la componen y las características que identifican la tendencia artística de una época. 

En concreto, han configurado un algoritmo que, con la colaboración de personas anónimas que colaboran aportando fotos al sistema, detecta la existencia de elementos arquitectónicos en dichas fotografías. Para ello, primero hace una lectura general de la imagen y la divide en distintas partes. En cada una de ellas procesa toda la información que contiene y rastrea en busca de objetos conocidos. En caso de detectarlos, señala, procesa e identifica ese dato.

Para comenzar a trabajar en la identificación de las partes estructurales y decorativas de una obra arquitectónica, los expertos han mostrado al sistema ejemplos de imágenes supervisadas. De este modo, han creado una base de datos que dispone ya de unos 4.000 elementos. “Este trabajo de campo sigue activo, puesto que es un banco de recursos abierto en el que el algoritmo, diseñado por investigadores y divulgadores científicos, va aprendiendo, mejorando y actualizándose a partir de nuevas fotografías enviadas por cualquier persona desde su teléfono móvil. La participación de la ciudadanía en este proyecto es un pilar esencial porque es quien aporta una gran parte de los materiales con el que trabaja el sistema”, explica una de las autoras de este trabajo y directora de la Fundación Descubre, Teresa Cruz.

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Fachada del Hospital Real analizada con el algoritmo MonuMAI, que identifica elementos y estilo arquitectónicos. f.d.

Como recoge el artículo titulado ‘MonuMAI: Dataset, deep learning pipeline and citizen science based app for monumental heritage taxonomy and classification’ y publicado en la revista Neurocomputing, este sistema se basa en el denominado ‘deep learning’. Este método de aprendizaje trabaja con redes neuronales artificiales, de la misma forma que lo hace el cerebro humano. “El procedimiento es el mismo que se emplea cuando se le enseña a un niño a identificar objetos mediante la observación. Se le muestra una taza y se le nombra taza, de modo que cuando vea ese objeto en otro momento y en otro contexto, lo reconozca, sepa qué es y lo asocie a ese término concreto”, explica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Granada Alberto Castillo, investigador del DaSCI y co-autor del estudio.

Actualmente, este algoritmo está programado para ofrecer principalmente información sobre el estilo arquitectónico detectado a partir del color, estructura, forma, fondo o textura, al mismo tiempo que aporta datos sobre proporción y simetrías. No obstante, su comportamiento depende de la definición previa que se le marque, del etiquetado establecido a priori por los expertos, para aportar información detallada y precisa.

Otra particularidad de este algoritmo es su inmediatez. El tiempo estimado para procesar una imagen es de 0,15 segundos y el de espera hasta que recopila la información concreta del elemento arquitectónico detectado no llega a los dos segundos. “Son fracciones de tiempo muy cortas, pero nuestro interés es reducirlos de modo que los datos descriptivos de la imagen lleguen a su receptor en tiempo real”, asegura Castillo.