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Criado por Gabriel Ferreira em sex, 04/09/2026 - 14:41 | Editado por Flávio Reis há 1 mês.
O IA.Patrimônio (Inteligência Artificial e Patrimônio Cultural), projeto coordenado pelo professor André Luiz Carvalho Ottoni, do Departamento de Computação e Sistemas (Decsi) da Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), publicou recentemente o artigo “AltarData: A novel annotated dataset for object detection in the Brazilian heritage altars using deep learning”, sobre sistemas tecnológicos para análises de patrimônios históricos.
O estudo apresenta uma nova abordagem para a detecção de múltiplos elementos presentes em altares de igrejas históricas barrocas brasileiras por meio de técnicas de visão computacional e aprendizado profundo (deep learning). A pesquisa contribui para o desenvolvimento de ferramentas capazes de auxiliar na documentação e análise automatizada de elementos do patrimônio histórico.
O trabalho conta com a colaboração da professora Lara Toledo Cordeiro Ottoni, da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), e foi publicado no Journal of Cultural Heritage, da editora Elsevier, um dos principais periódicos científicos internacionais dedicados à área de Patrimônio Cultural.
O projeto, registrado no Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e na UFOP, integra a linha de pesquisa do grupo Machine Learning and Robotics (MLBots).
IA PATRIMÔNIO - Na UFOP, pesquisadores vêm desenvolvendo estudos que exploram o potencial da inteligência artificial para contribuir com a preservação, o monitoramento e a documentação do patrimônio histórico, com destaque para aplicações voltadas a edificações e elementos arquitetônicos.
As atividades desenvolvidas no IA.Patrimônio envolvem também ações de divulgação científica e têm a participação de estudantes de graduação. As novidades e resultados dos projetos são divulgados no perfil do Instagram "@ia.patrimonio".
Lavínia Ferreira e Thiago Ramirez, estudantes de Engenharia Civil e bolsistas do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (Pibic/CNPq), desenvolveram um estudo sobre uso de técnicas de inteligência artificial em smartphones para a detecção de níveis de danos em portas de construções históricas.
No âmbito da iniciação tecnológica, a estudante Samara Paloma, do curso de Ciência da Computação e bolsista do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (Pibiti/CNPq), desenvolve um sistema inteligente de reconhecimento de elementos arquitetônicos.
As diferentes pesquisas integram um esforço multidisciplinar que aproxima áreas como Ciência da Computação, Engenharia Civil e Patrimônio Cultural, explorando o uso de tecnologias de inteligência artificial para enfrentar desafios relacionados à preservação e à documentação de bens históricos.
O artigo está disponível gratuitamente na página ScienceDirect.
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