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Plataforma de arqueología computacional

GINYS-ICAC-006
Hector A. Orengo
Investigador responsable
ORCID | Página PRC
El Laboratorio de Arqueología Computacional es una plataforma creada para dar apoyo a investigadores interesados ​​en el desarrollo de aplicaciones computacionales para el estudio del pasado: aplicaciones geoespaciales (teledetección y SIG), geoestadística, reconstrucción 3D y modelización, análisis de redes, simulación y aplicaciones de inteligencia artificial (machine learning, deep learning).

Servicios

Los miembros del laboratorio colaboran en el diseño y desarrollo de aplicaciones informáticas específicas para proyectos de investigación en arqueología.

Equipos

  • Servidor adaptable a distintos tipos de operaciones computacionales y tratamiento de datos (Supermicro 4U Dual AMD EPYC 32, 500GB RAM, 2 GPUs Nvidia A40 con 48GB cada una)
  • Ordenadores especializados en fotogrametría y SIG (con 64 GB de RAM y GPUs Nvidia de 12 GB de RAM cada una)
  • Escáner óptico A3 para fotogrametría
  • Escáner 3D metrológico automatizado de alta resolución (submilimétrico)

Personal

Investigador responsable
Hector A. Orengo | horengo@icac.cat | 977 24 91 33 | ORCID | Página PRC

Publicaciones

Automated detection of archaeological mounds using machine-learning classification of multisensor and multitemporal satellite data
Orengo, H. A., Conesa, F. C., Garcia-Molsosa, A., Lobo, A., Green, A. S., Madella, M., & Petrie, C. A.
Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(31), 2020
DOI: 10.1073/pnas.2005583117
Hybrid MSRM-Based Deep Learning and Multitemporal Sentinel 2-Based Machine Learning Algorithm Detects Near 10k Archaeological Tumuli in North-Western Iberia
Berganzo-Besga, I., Orengo, H. A., Lumbreras, F., Carrero-Pazos, M., Fonte, J., & Vilas-Estévez, B.
Remote Sensing, 13(20), 2021
DOI: 10.3390/rs13204181
New developments in drone-based automated surface survey: Towards a functional and effective survey system
Orengo, H. A., Garcia-Molsosa, A., Berganzo-Besga, I., Landauer, J., Aliende, P., & Tres-Martínez, S.
Archaeological Prospection, 28(4), 2021
DOI: 10.1002/arp.1822
Potential of deep learning segmentation for the extraction of archaeological features from historical map series
Garcia-Molsosa, A., Orengo, H. A., Lawrence, D., Philip, G., Hopper, K., & Petrie, C. A.
Archaeological Prospection, 28(2), 2021
DOI: 10.1002/arp.1807

CENTRO

ICAC - Inst. Català d'Arqueologia Clàssica

Pl. Rovellat, s/n

43003 Tarragona http://www.icac.cat/

ÁMBITOS RIS3CAT

  • Sistema cultural
  • Sistema educativo y de generación de conocimiento
  • Sistema industrial

CATEGORÍAS

  • EQUIPAMIENTO TECNOLÓGICO
    • Laboratorios Arqueología, Geología y Paleontología

TARIFAS Y ACCESO

Nivel de disponibilidad: Baja
Procedimiento de Acceso:
Abierto

CALIDAD

HRS4R
Estrategia de Recursos Humanos para Investigadores Apoya a las instituciones de investigación y las organizaciones de financiación en la implementación de la Carta y el Código en sus políticas y prácticas. La implementación de los principios de la Carta y el Código por parte de las instituciones de investigación les hace más atractivos para los investigadores que buscan un nuevo empleador o un anfitrión para su proyecto de investigación.
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Codigo de conducta CERCA
El Código de conducta de los centros CERCA, alineado con el Código europeo de conducta para la integridad en la investigación, reconocido por las instituciones europeas, aporta garantías en aspectos de transparencia, acceso abierto a datos y resultados, gestión de la propiedad industrial, integridad científica y relación con los medios de comunicación, entre otros.
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Estado: Prevista
CERCA - Ginys