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, mantenimientopreventivo y toma de decisiones asertivas mediante el monitoreo continuo de su salud estructural.