Proyecto actual: clasificador de cerámica arqueológica desarrollado como TFG.
El inventario de miles de fragmentos cerámicos procedentes de múltiples campañas de excavación es una tarea repetitiva y propensa a errores por fatiga. Automatizar la propuesta de tipología acelera el proceso y mejora la consistencia.
CNN (ResNet-50 fine-tuned) con Transfer Learning. Pipeline de preprocesado automático de imágenes estandarizadas. Python + PyTorch.
En fase de desarrollo — entrenamiento y validación en curso.
Proyecto desarrollado como TFG, actualmente en evolución continua.
Investigación y divulgación técnica sobre machine learning en arqueología.
Artículo en ArqueoTimes sobre redes generativas y modelos 3D volumétricos aplicados a cerámica ibérica.
Análisis del modelo Ithaca de DeepMind para restauración e interpretación de inscripciones griegas antiguas.
Próximo paso
Dataset público + baseline model + demo reproducible para que cualquiera pueda probar y contribuir.
Hablemos para evaluar si ML es la herramienta adecuada.
