En este proyecto, pretendemos aprovechar el poder transformador de la Inteligencia Artificial (IA) para gestionar, analizar e interpretar archivos históricos de la época de la dictadura chilena. Impulsado por la necesidad crítica de consolidar y escudriñar miles de documentos, fotografías antiguas y grabaciones de audio dispersas en varios archivos y colecciones, este proyecto aborda los desafíos de los archivos fragmentados, una tarea casi imposible de lograr manualmente.
El proyecto planea digitalizar, transcribir y analizar metódicamente grandes conjuntos de datos utilizando técnicas avanzadas de IA, como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje de máquina y la visión por computador. Este enfoque holístico no sólo preservará la integridad de los registros históricos, sino que también revelará nuevas perspectivas y conocimientos más profundos sobre la dinámica sociopolítica de la dictadura chilena, haciendo así una contribución sustancial a los campos de la investigación histórica, la educación y la justicia transicional.
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OCR
En el Reconocimiento Óptico de Caracteres se convierte textos de documentos históricos en formato digital. Primero, se escanea el documento, luego un algoritmo identifica y digitaliza los caracteres, y finalmente, el texto se transforma en un formato editable.
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ASR
El Reconocimiento Automático de Voz en audios históricos convierte palabras habladas en texto. Primero, se digitaliza el audio histórico. Luego, un algoritmo analiza y transcribe las palabras a texto digital, facilitando su acceso, búsqueda y análisis, y preservando la información valiosa contenida en grabaciones antiguas.
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Corpus y anotación
Nuestro proyecto incluye la anotación de documentos con información importante, lo que se conoce como anotación de corpus. A continuación, el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) es la técnica que identifica fragmentos de información, como nombres, lugares u organizaciones dentro del texto.
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Visión por Computador
La visión por computador en fotografías históricas permite analizar y procesar imágenes automáticamente. Identifica elementos, reconoce patrones y extrae información relevante. Facilita tareas como catalogación, restauración y análisis temático, mejorando el acceso y la comprensión de archivos visuales.
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Grafo de Conocimiento
Un grafo de conocimiento en archivos históricos estructura datos e información interconectada, facilitando su visualización y análisis. Permite identificar relaciones, patrones y tendencias ocultas entre eventos, personas y lugares, mejorando la comprensión y la investigación histórica mediante conexiones claras y accesibles.
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Reconocimiento Facial
El reconocimiento facial en fotografías históricas identifica y cataloga rostros usando algoritmos especializados. Este proceso digitaliza la imagen, detecta rostros y los compara con bases de datos para identificar personas y analizar patrones.
