Heritage Twin - Implementación de herramientas de internet de las cosas y algoritmos de inteligencia artificial y machine learning integradas en gemelos digitales para la detección de daño en construcciones históricas

El proyecto Heritage Twin propone el desarrollo y la implementación de algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning en un entorno virtual como una herramienta para la detección de daño de construcciones históricas usando datos experimentales y numéricos. Dicha implementación tendrá un impacto directo en la conservación y preservación de construcciones de carácter patrimonial. En este estudio, se usarán inicialmente modelos geométricos, numéricos y físicos de un espécimen a escala reducida para la recolección y el almacenamiento de datos, así como la transferencia de información mediante Internet de las Cosas, y la implementación de algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning para la detección de daño. Los modelos geométricos servirán para el almacenamiento de información basados en la metodología BIM en conjunto con el principio de Internet de las Cosas, mientras que los modelos numéricos serán calibrados y sometidos a análisis numéricos basados en el método de elementos finitos y los modelos físicos serán sometidos a diversas cargas externas controladas como desplazamientos incrementales. Una vez validados los algoritmos de transferencia y de algoritmos de detección de daño, se procederá a su escalamiento en la Basílica Catedral de Lima con la finalidad de generar un gemelo digital que permita gestionar trabajos de conservación, mantenimiento preventivo y toma de decisiones asertivas mediante el monitoreo continuo de su salud estructural.

Implementar procesos de transferencia, almacenamiento, visualización y procesamiento de información para la detección de daño estructural en un gemelo digital como una herramienta para mejorar la gestión de la conservación de patrimonio y la toma de decisiones asertivas.

- OE1. Proponer una metodología para la generación de un modelo virtual de bóvedas que abarque reconstrucción 3D, instrumentación in-situ e internet de las cosas para la transferencia y almacenamiento de información - OE2. Proponer una metodología para la detección de daño estructural usando data híbrida (experimental y numérica) y algoritmos de inteligencia artificial - OE3. Validar la aplicabilidad de las metodologías para la generación de gemelos digitales inteligentes en edificaciones históricas a partir de su aplicación en un caso de estudio emblemático (Basílica Catedral de Lima).

-Modelo numérico basado en el método de elementos finitos de bóveda de arista -Modelo geométrico 3D de la bóveda de arista con el sistema de almacenamiento de información numérica y experimental -Algoritmo inteligencia artificial entrenado para la detección de daño -Plug-in para integración de herramientas de Internet de las Cosas y algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning en modelo virtual -Nube de puntos híbrida completa de la Basílica Catedral de Lima -Modelo geométrico 3D de la Basílica Catedral de Lima -Modelo numérico calibrado de la Basílica Catedral de Lima

Investigacion aplicada

Multidisciplinario

ADMINISTRADO

AREQUIPA - AREQUIPA - AREQUIPA | LIMA - LIMA - SAN MIGUEL

• 10 — Ciencia computacional

• 82 — Modelamiento, experimentación y simulación

• 106 — Tecnología y construcción

• 111 — TIC y redes sociales

Ingeniería, Tecnología - Ingeniería civil - Ingeniería de la construcción

UNIVERSIDAD CATÓLICA DE SANTA MARIA