Urbanism and the Surrounding Rural Landscape of Ulpia Traiana Sarmizegetusa: A Study through Geomatics Applied to Archaeology.
Alessandro Mateos Sierra
La ciudad Ulpia Traiana Sarmizegetusa fue fundada en el año 106 d. C., tras la larga conquista del área oeste de los Cárpatos. Planteado inicialmente como emplazamiento militar y posteriormente como colonia deducta, este asentamiento llegó a ser la capital de la provincia imperial de la Dacia. Debido a su relevancia política y administrativa, este conjunto arqueológico posee numerosos vestigios del pasado en un notable estado de conservación. Entre estas estructuras destacan el anfiteatro, la Domus Procuratoris, diversos templos y el foro.
Aunque los restos del yacimiento comenzaron a ser estudiados ya en el siglo XVIII, y las excavaciones arqueológicas se sistematizaron a finales del siglo XIX, las investigaciones centradas en el proceso de urbanización, la morfología urbana y el paisaje centuriado han sido limitadas. Por este motivo, el principal objetivo de esta tesis doctoral es analizar el paisaje urbano de la colonia y su entorno rural centuriado con el fin de comprender su evolución histórica.
Para alcanzar este objetivo, el estudio se apoya en la arqueología aérea, una metodología que permite analizar vestigios arqueológicos mediante el análisis de datos obtenidos por sensores activos y pasivos. Gracias a ellos podemos detectar elementos arqueológicos soterrados debido a las anomalías que estos causan en el suelo y la vegetación. A su vez, la combinación de sensores activos como el LIDAR y los sistemas de información geográfica nos permite modelar y analizar el paleopaisaje en el que se desarrollaron las sociedades pretéritas.
Este proyecto está financiado por European Union’s Horizon Europe research and innovation programme por medio del programa Marie Skłodowska-Curie grant agreement No 101126643 (Choral Project).
Análisis y Estructura de Redes Complejas en la Producción Científica: Dinámicas de Colaboración y Aplicaciones Interdisciplinarias en Física Estadística
Gonzalo Ruiz Manzanares
Esta línea de trabajo se centra en el análisis de datos y el estudio de redes complejas, con especial atención a su estructura, dinámica y a métricas relacionadas con el impacto. Se han desarrollado métodos de análisis basados en teoría de redes complejas y aprendizaje automático, incluyendo algoritmos de desambiguación institucional y visualización avanzada. Además de las contribuciones teóricas, y dado que estas técnicas son transversales y aplicables a una amplia variedad de problemas, el trabajo incluye aplicaciones prácticas mediante el análisis de datos reales en diversos proyectos.
En paralelo, el trabajo se ha vinculado al proyecto DiGHER, ampliando su alcance hacia el análisis, estructuración e interoperabilidad de datos culturales. Esta colaboración ha permitido aplicar conceptos de visualización, anotación semántica y gestión distribuida de información digital patrimonial. Aunque centrada en redes complejas, la tesis mantiene una relación directa con DiGHER a través de enfoques metodológicos comunes, como la extracción estructurada de información, la inteligencia artificial y el tratamiento de grandes volúmenes de datos en entornos colaborativos e interdisciplinarios.
La edilicia doméstica romana en la colonia de Caesar Augusta (siglos I a.E.–V d.E.): evolución del hábitat doméstico y su análisis arqueológico
Carlos Valladares Lafuente
La tesis analiza de forma sistemática la edilicia doméstica romana en la colonia de Caesar Augusta entre los siglos I a.E. y V d.E., con el objetivo de reconstruir la evolución de los espacios de habitación y su relación con la trama urbana de la ciudad. A partir del estudio de los restos arqueológicos, la documentación estratigráfica y los materiales asociados, el objetivo es esclarecer cómo era el hábitat urbano en la colonia romana y cómo se caracteriza su distribución dentro de la ciudad. El trabajo presta especial atención a la organización interna de las viviendas, a los sistemas decorativos y a los equipamientos domésticos, entendidos como indicadores de nivel económico, prácticas sociales e identidades culturales en el contexto de una colonia de fundación augustea.
En perspectiva diacrónica, la investigación identifica las principales fases de transformación de la vivienda urbana, desde los modelos de época altoimperial hasta las reestructuraciones tardoantiguas, marcadas por procesos de compartimentación, cambio de usos y, en algunos sectores, degradación del tejido doméstico. El cruce entre datos arquitectónicos, contextos materiales y marco histórico permite valorar el papel de la edilicia doméstica en la configuración de Caesar Augusta como espacio de representación del poder romano y, al mismo tiempo, como escenario de las dinámicas cotidianas de sus habitantes. Del mismo modo, su relación con el SeGAP viene marcada por el empleo de técnicas aplicadas a la geomática, la fotogrametría, el uso de Sistemas de Información Geográfica y de la aplicación teórica de Sistemas de Información Arqueológica aplicadas a ambientes tridimensionales. Este trabajo doctoral ofrece así una síntesis actualizada sobre la casa romana en Caesar Augusta y contribuye al debate más amplio sobre la vivienda en las ciudades hispanorromanas y su transformación a lo largo del Imperio.
Obtención de imágenes de alta resolución espacio-temporal mediante aprendizaje profundo y la combinación de sistemas de teledetección UAV y satelitales
Cristian Iranzo
Cristian Iranzo es investigador predoctoral en la Universidad de Zaragoza, donde desarrolla su labor en la aplicación de modelos de aprendizaje profundo a datos geográficos en contextos arqueológicos y forestales. Su trabajo se centra en el uso de arquitecturas avanzadas —como las Redes Neuronales Convolucionales y otros enfoques propios de la inteligencia artificial moderna— que permiten extraer patrones espaciales complejos y generalizar su funcionamiento más allá de las áreas empleadas durante el entrenamiento, gracias al volumen y la diversidad de los datos empleados.
En el ámbito arqueológico, su investigación incluye el desarrollo de modelos para la georreferenciación automática y el preprocesamiento de imágenes satelitales, así como para la detección de asentamientos soterrados, la identificación de afecciones en cuevas y la mejora de la resolución de imágenes. En el contexto forestal, trabaja en la clasificación de masas afectadas por incendios, la detección de matorrales y la predicción de patrones de regeneración forestal, contribuyendo al avance de herramientas de análisis territorial basadas en inteligencia artificial.