EMPLEO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA SÍNTESIS DE MATERIALES BASADOS EN FÍSICA EN RECONSTRUCCIÓN PATRIMONIAL

Resumen

La digitalización del patrimonio arquitectónico evoluciona desde la documentación hacia un instrumento transversal de investigación, conservación preventiva y divulgación, donde la visualización 3D con renderización se basa en la demanda de materiales digitales plausibles para sostener la credibilidad de la representación. Sin embargo, la paradoja metodológica de las técnicas reality-based (fotogrametría y TLS) capturan con alta fidelidad geométrica el estado actual del bien, así como el registro de deterioros, pátinas y alteraciones que dificultan la materialidad histórica original como el caso de la erosión y las alteraciones cromáticas del granito fino ornamentado que oscurecen la apariencia primigenia de la Iglesia de Santa María de Sar en Santiago de Compostela. Por ello, este trabajo aborda la brecha entre lo existente-degradado y lo original-perdido mediante un método aplicado que desarrolla y documenta un flujo de trabajo integral para la síntesis de materiales PBR asistida por IA multimodal, integrado en un pipeline profesional (GIMP + Blender/Cycles). Los hallazgos técnicos muestran que la generación del albedo toma aproximadamente tres minutos, el resto de mapas PBR se derivan sistemáticamente en GIMP y se integran posteriormente en Blender. Desde la ética, se identifica que los modelos de IA crean debido a sus datos de entrenamiento, lo que exige una documentación explicita de paradatos, asi los resultados demuestran que, bajo dirección experta la IA produce materiales PBR plausibles, concluyendo que el método es técnicamente viable y estéticamente coherente para divulgación e hipótesis de restitución, sin sustituir a la captura directa ni exime de la transparencia metodológica.