Este proyecto tiene el objetivo de restituir las fotografías que no han podido salvar de forma manual pero que no están dañadas en elementos centrales como caras o partes del cuerpo reconocibles.

VRAIN de la UPV utiliza inteligencia artificial para recuperar las 80.000 fotos más dañadas de la DANA

Un equipo del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València (UPV) aplicará inteligencia artificial para reconstruir 80.000 fotos dañadas por la DANA. Estas imágenes presentan deterioros en bordes y marcos, pero sus elementos centrales, como rostros y partes del cuerpo, permanecen intactos.

Automatización del proceso con IA

Para llevar a cabo esta iniciativa, el equipo utilizará dos servidores que permitirán la restauración automatizada de 200-300 fotos diarias. Estas imágenes no pudieron ser digitalizadas manualmente en el marco del proyecto “Recuperar las memorias”, desarrollado por la Facultad de Bellas Artes de la UPV.

De las 250.000 fotos recibidas por las familias afectadas, aproximadamente 80.000 requieren este tratamiento digital. Hasta la fecha, 35.000 han sido restauradas manualmente, digitalizadas y devueltas a sus propietarios.

Colaboración solidaria y financiación

El equipo de VRAIN de la UPV, liderado por los investigadores Carlos Montserrat y César Ferri, junto con los alumnos del Máster en Inteligencia Artificial Nikita Averitchev, José Daniel Galván y Hugo Albert, trabajan voluntariamente en este proyecto. Además, han gestionado la búsqueda de financiación a través de entidades privadas y públicas para cubrir los recursos necesarios.

“El volumen de fotos con el que estamos trabajando requiere una automatización importante. La IA es clave para manejar la cantidad de datos y facilitar la recuperación de imágenes con daños diversos”, explica Carlos Montserrat, investigador de VRAIN.

Inteligencia artificial para preservar la memoria

El proyecto “Recuperar las memorias” nació con el objetivo de restaurar álbumes fotográficos dañados por la DANA del 29 de octubre.


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