APLICAÇÃO DE FERRAMENTAS DE LARGE LANGUAGE MODELS (LLMS) AND GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GANS) PARA REPRESENTAÇÃO VIRTUAL DE ARTEFATOS ARQUEOLÓGICOS

INTRODUÇÃO: O patrimônio cultural de civilizações antigas que normalmente se observa hoje em dia é apenas parcial, pois muitas obras de arte foram perdidas ou danificadas devido à erosão, terremotos, guerras e saques ou mesmo sendo usadas como materiais em novas construções posteriores. As partes ausentes podem ser reconstruídas virtualmente com base nos fragmentos disponíveis para formular hipóteses sobre como a arte original pode ter surgido. OBJETIVOS: O objetivo deste trabalho é avaliar tecnologias disponíveis baseadas em IA para representar digitalmente artefatos arqueológicos gerando ambientes virtuais baseados em imagens para simulação. MATERIAIS E MÉTODO: Foi realizado um levantamento bibliográfico sobre as teorias, técnicas, algoritmos e soluções computacionais relacionadas à restauração de imagens e para desenvolvimento de um ambiente virtual. Foram relacionadas ferramentas baseada em LLM para formulação de prompts e que usam IA generativa para construção de imagens, como ChatGPT, Google Gemini, Flux.ai e Pollo.ai. RESULTADOS: As simulações demonstraram a capacidade da IA de preencher lacunas visuais e sugerir reconstruções plausíveis a partir do contexto estilístico da imagem. Uma análise comparativa das ferramentas foi realizadas sobre os aspectos: Tempo de execução; Precisão na reconstrução; Fidelidade de cores; Qualidade visual. Além da restauração das pinturas arqueológicas, as imagens foram inseridas em um ambiente virtual desenvolvido no Blender. As pinturas foram organizadas nas paredes do cenário como quadros expositivos, permitindo uma visualização semelhante à de um museu virtual. CONSIDERAÇÕES FINAIS: As ferramentas de inteligência artificial generativa podem ser utilizadas como apoio na restauração digital de pinturas arqueológicas. De maneira geral, as ferramentas analisadas apresentaram bons resultados na reconstrução das imagens, principalmente na recomposição das cores e de partes desgastadas das pinturas.

PALAVRAS-CHAVE: Visão Computacional; Restauração de Imagens; Inteligência Artificial; Ambientes Virtuais; Arqueologia.