Cracksight aplica visión por computadora impulsada por IA para identificar y clasificar anomalías superficiales, grietas, fracturas, desprendimiento de material, bolsas de corrosión y patrones de deterioro en el tejido patrimonial. El sistema analiza imágenes de drones, escaneos fotogramétricos y datos ópticos para generar mapas de daños superpuestos en modelos 3D. La detección temprana permite intervenciones dirigidas antes del compromiso estructural.

DYNAMO revoluciona las inspecciones patrimoniales usando drones autónomos equipados con SLAM (Localización y MapeoSimultáneo, en español), NeRF (Campos de Radiancia Neural, en español) y SfM (Estructura desde Movimiento, en español) para acceder a áreas imposibles de alcanzar como interiores de torres campanario y estructuras de madera confinadas. Los drones capturan datos 3D de alta resolución, que algoritmos de aprendizaje profundo analizan para reconocer patrones de daño, degradación de materiales y desgaste mecánico. Los datos se integran directamente en modelos de elementos finitos para simular el comportamiento estructural y detectar fallos. Objetivos clave: 90% de precisión en la identificación de daños estructurales y 70% de reducción en intervenciones humanas peligrosas en sitio.

MUSICA aprovecha rayos cósmicos muónicos (partículas naturales) para mapear de forma no invasiva las variaciones internas de densidad en estructuras patrimoniales. Revela vacíos, zonas de decaimiento, barras de refuerzo y degradación de vigas de madera que la inspección externa no puede detectar. A diferencia de rayos X o neutrones, la muografía es segura y portátil, ideal para monumentos inmóviles. Redes de detectores se despliegan estratégicamente alrededor/dentro de objetos patrimoniales, transmitiendo datos de flujo muónico a procesamiento en la nube para reconstrucción tomográfica 3D. Algoritmos de aprendizaje automático optimizan la colocación de detectores y reconstrucción, mientras simulaciones de Monte Carlo respaldan el entrenamiento de algoritmos. Esto genera mapas de estructura interna integrados en gemelos digitales dinámicos y visualizaciones AR/VR para planificación colaborativa de conservación.