Investigación, tecnologías experimentales y prototipos. Donde probamos lo que mañana será estándar.
Fichas de proyecto con descripción, objetivo y estado actual.
Integración de modelos de deep learning en el pipeline fotogramétrico para automatizar la segmentación y limpieza de nubes de puntos.
Reducir el tiempo de postprocesado en un 60% sin pérdida de precisión.
Pipelines Python que conectan captura, procesado, publicación y archivo sin intervención manual.
Un flujo end-to-end: de la fotografía al modelo en Sketchfab con un solo comando.
Creación y publicación de datasets etiquetados de materiales arqueológicos para entrenamiento de modelos ML.
Datasets abiertos y documentados que la comunidad pueda reutilizar.
Enriquecimiento semántico de modelos 3D: cada elemento tiene identidad, propiedades y relaciones consultables.
Pasar del modelo 3D como imagen al modelo 3D como base de datos.
Prototipo de visor 3D en navegador con capas de información, anotaciones y comparativas temporales.
Sustituir herramientas de escritorio por un visor accesible desde cualquier dispositivo.
Pipeline NLP + templates que genera informes técnicos completos a partir de metadatos del proyecto.
Informes estandarizados en minutos, no en horas.
Buscamos partners académicos e institucionales para avanzar estas líneas.
