Reconstrucción Craneofacial con IA Generativa
El proyecto FACEGEN
La identificación humana forense es un paso esencial tanto en las investigaciones criminales como en los esfuerzos humanitarios. Los métodos tradicionales como el perfil de ADN, las huellas dactilares y los registros dentales suelen ser muy fiables. Aun así, dependen de la disponibilidad de datos ante-mortem y de la condición física de los restos. Desafortunadamente, en muchos casos, particularmente tras desastres naturales, conflictos armados, o al tratar con restos de décadas de antigüedad, estos métodos no resultan viables.
En tales escenarios, la antropología forense ofrece rutas alternativas. Una de ellas es la Reconstrucción Craneofacial (CFR), que constituye el proceso de recrear la apariencia facial de una persona a partir de su cráneo. La CFR se basa en la correlación bien establecida entre la estructura ósea y la morfología de los tejidos blandos. Sin embargo, hoy en día, sigue siendo en gran medida un proceso manual, que requiere la experiencia de artistas forenses altamente especializados. Estas reconstrucciones son costosas, requieren mucho tiempo y son difíciles de escalar.
Aquí es donde la IA y, en particular, la IA generativa entran en escena. Los recientes avances en los modelos de generación de imágenes y los recursos informáticos de alto rendimiento han abierto la puerta a la automatización de la CFR de una manera que resultaba impensable hace solo unos pocos años. Al entrenar sistemas de IA para aprender de grandes colecciones de imágenes, ahora es posible modelar la relación entre las formas del cráneo y las características faciales. Para los profesionales forenses, esto significará reconstrucciones más rápidas, más reproducibles y objetivas. Para la sociedad, aparecen nuevas formas de cerrar casos todavía sin resolver y de poder abordar el creciente número de casos sin identificar a lo largo de todo el mundo.
Experiencia y Contribuciones de Panacea
Panacea Cooperative Research es una PYME de base tecnológica especializada en aplicaciones de IA para la ciencia forense. Cuenta con un equipo de investigadores que abarca la antropología forense, la IA y la genética. Panacea ya ha aportado a la innovación al campo forense con su producto estrella Skeleton-ID, que automatiza métodos como la superposición craneofacial y la radiografía comparativa.
El enfoque de Panacea enfatiza metodologías basadas en datos, transparentes y reproducibles. Esto asegura que los profesionales forenses mantengan la capacidad de decisión mientras se benefician de importantes ganancias en eficiencia y precisión. FACEGEN se basa directamente en esta experiencia, apoyándose en el recorrido de Panacea en el desarrollo, validación e implementación de software de modelos en contextos forenses del mundo real.
El Consorcio de FACEGEN
El proyecto FACEGEN está coordinado por Panacea junto con la colaboración de dos socios muy potentes:
- Universidad de Granada, España – aportando experiencia en IA confiable y el procesamiento de imágenes biomédicas, además de asegurar que los modelos sean técnicamente robustos y éticamente sólidos.
- INRIA, Francia – contribuyendo con investigación avanzada en IA generativa para la generación de imágenes, con una trayectoria demostrada tanto en innovación académica como en colaboraciones industriales.
Este consorcio reúne la excelencia académica y las necesidades forenses aplicadas, asegurando que los resultados de FACEGEN sean científicamente validables y prácticamente implementables.oth scientifically validated and practically deployable.
Enfoque Técnico de FACEGEN
El objetivo central de FACEGEN es desarrollar un modelo de CFR funcional y automatizado utilizando IA generativa. Para ello, el proyecto está explorando diferentes familias de modelos, cada una con sus puntos fuertes:
- Redes Generativas Adversarias Condicionales (GANs)
- Las GANs son ampliamente utilizadas en tareas de generación de imágenes. En CFR, una GAN condicional puede ser entrenada para tomar una representación del cráneo como dato de entrada y ejecutar una generación plausible de la cara correspondiente.
- FACEGEN está probando dos representaciones:
- Imágenes volumétricas (matrices 3D) que son precisas pero computacionalmente pesadas.
- Mapas de profundidad multi-vista (2.5D) que son más ligeros y pueden ser más eficientes en el entrenamiento.
- Modelos de Difusión Fundacionales
- Basándose en modelos de difusión pre-entrenados a gran escala (p. ej., Stable Diffusion), FACEGEN los ajusta para la tarea de CFR.
- Estos modelos ya codifican una vasta cantidad de conocimiento sobre la anatomía facial humana, que puede adaptarse utilizando datos de imágenes médicas.
- El proceso de generación está guiado, condicionando el modelo con mapas de profundidad representando vistas del cráneo. Esto permite que el modelo genere estructuras faciales consistentes y realistas alineadas con la estructura ósea.
También se introducen metadatos como el sexo, la edad y el índice de masa corporal (IMC) como factores de condicionamiento, mejorando la precisión.
En combinación, estos enfoques están siendo rigurosamente comparados en términos de precisión y usabilidad forense.
Hacia una IA Forense Práctica y Ética
FACEGEN es más que un ejercicio técnico ya que aborda las necesidades y limitaciones específicas de la práctica forense. La transparencia, la mitigación de sesgos y la interpretabilidad son pilares clave del proyecto. Los modelos se evalúan no solo en métricas convencionales de similitud de imágenes, sino también en términos de su rendimiento en escenarios de identificación. Además, la cuantificación y mitigación de sesgos buscan evitar modelos con rendimientos que resulten discriminatorios para grupos particulares.
Al integrar este trabajo en la plataforma Skeleton-ID de Panacea y ofrecer servicios escalables (incluido SaaS), FACEGEN tiene como objetivo hacer que la CFR sea accesible a las instituciones forenses de todo el mundo. Más allá de la ciencia forense, las aplicaciones potenciales se extienden a la arqueología y la investigación de museos, ofreciendo reconstrucciones científicamente fundamentadas de figuras históricas.
Mirando Hacia el Futuro
La fase actual de FACEGEN se centra en aprovechar la IA generativa para reproducir la morfología facial. El trabajo futuro incorporará información fenotípica basada en ADN (p. ej., color de ojos y cabello) y avanzará hacia reconstrucciones 3D fotorrealistas, combinando datos esqueléticos y genéticos.
Al hacerlo, FACEGEN está sentando las bases para una nueva generación de herramientas de identificación forense: rápidas, fiables y globalmente accesibles, manteniendo al mismo tiempo el rigor científico y la responsabilidad ética en su núcleo.