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La Sábana no es dogma de fe. No creemos en la resurrección por la Sábana, pero sigue siendo motivo de asombro lo que se encuentra al estudiarla y al tratar de replicarla sin éxito, a pesar de que algunos afirman que fue producida en la Edad Media.

La Sábana de Turín ha sido, durante siglos, objeto de devoción y controversia. Más allá de los debates sobre su autenticidad histórica, recientes aplicaciones de inteligencia artificial (IA) han permitido aproximaciones inéditas a la imagen grabada en el lienzo. Estos estudios no han revelado códigos ocultos ni mensajes intencionales, sino algo más fundamental: patrones geométricos y matemáticos consistentes que sugieren un proceso de formación no explicado satisfactoriamente.

Entre los hallazgos destacan los obtenidos con análisis de componentes principales (PCA), una técnica que elimina el ruido de los datos y resalta las variables más significativas. Al aplicarla a escaneos digitales de alta resolución, los investigadores observaron que la figura humana pasaba a un segundo plano y emergía un campo de información. La gradación de luces y sombras mostraba una consistencia matemática precisa: la intensidad de la impronta variaba de manera proporcional a la distancia hipotética entre cuerpo y tela. En otras palabras, la Sábana contiene información tridimensional que sigue una regla física estable: cuanto más cerca el cuerpo, más fuerte la señal; cuanto más lejos, más débil¹.

Asimismo, la IA detectó un andamiaje geométrico subyacente en zonas anatómicas específicas, como las manos y la curvatura de las costillas. Estos patrones habían permanecido invisibles al ojo humano, ocultos por la trama del lino y los daños acumulados. Para descartar errores, los modelos de IA fueron alimentados con imágenes de otros lienzos antiguos y obras artísticas. El resultado fue concluyente: la estructura geométrica era exclusiva de la Sábana de Turín².

Las implicaciones son significativas. La precisión geométrica y la tridimensionalidad observadas hacen improbable que la imagen haya sido generada por contacto directo —lo que produciría manchas irregulares—. Sugieren, más bien, un proceso de proyección, como si alguna forma de energía hubiera transmitido la información desde cierta distancia.

Entre las hipótesis exploradas se encuentran el efecto corona, en el que un campo eléctrico de alto voltaje alrededor de un cuerpo podría haber dejado una impronta superficial, y la de un pulso de radiación ultravioleta, capaz de afectar únicamente la capa más externa de las fibras³. Sin embargo, hasta ahora ningún experimento ha conseguido reproducir, al mismo tiempo, las características únicas de la Sábana:

• La superficialidad de la coloración (limitada a las fibrillas externas del lino).
• Su naturaleza de negativo fotográfico.
• La coherencia tridimensional de la intensidad de la imagen.
• La presencia de patrones geométricos consistentes.

En conclusión, los estudios con IA no han resuelto el debate sobre la edad de la Sábana, pero sí han desplazado la discusión hacia otro terreno: el de su estructura informacional. El lienzo no es solo objeto de análisis histórico o artístico, sino un fenómeno que contiene información tridimensional organizada bajo reglas matemáticas. En este sentido, la Sábana de Turín, lejos de ser un simple vestigio textil, continúa representando un desafío abierto para la ciencia contemporánea.

Notas

1. Thomas McAvoy, Artificial Intelligence Analysis of Images of the Shroud of Turin, International Journal of Astrophysics and Space Science, vol. 13, n.º 1, 2025.
2. Three-Dimensional Reconstructions of the Shroud of Turin: From Photographic Negatives to AI-Enhanced Forensic Analysis, Academia.edu, 2024.
3. Giulio Fanti et al., Comparative tests on various image formation hypotheses simulating the Turin Shroud image, Journal of Imaging Science and Technology, vol. 63, n.º 6, 2019.

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📖 English Version

What Does Artificial Intelligence Tell Us About the Shroud of Turin?

The Shroud is not a dogma of faith. We do not believe in the resurrection because of the Shroud, but it remains a source of wonder when studied and when replication attempts continue to fail, despite claims that it was produced in the Middle Ages.

The Shroud of Turin has, for centuries, been an object of devotion and controversy. Beyond debates about its historical authenticity, recent applications of artificial intelligence (AI) have enabled unprecedented approaches to the image imprinted on the cloth. These studies have not revealed hidden codes or intentional messages, but rather something more fundamental: consistent geometric and mathematical patterns that suggest a process of formation not yet satisfactorily explained.

Among the findings are those obtained through principal component analysis (PCA), a technique that eliminates noise in datasets and highlights the most significant variables. When applied to high-resolution digital scans, researchers observed that the human figure receded into the background, and what emerged was a field of information. The gradation of light and shadow revealed precise mathematical consistency: the intensity of the imprint varied in proportion to the hypothetical distance between body and cloth. In other words, the Shroud contains three-dimensional information that follows a stable physical rule: the closer the body, the stronger the signal; the farther away, the weaker.¹

AI also detected an underlying geometric scaffolding in specific anatomical regions, such as the hands and the curvature of the ribs. These patterns had remained invisible to the human eye, concealed by the weave of the linen and centuries of damage. To rule out errors, AI models were tested with images of other ancient linens and artistic works. The result was conclusive: the geometric structure was unique to the Shroud of Turin².

The implications are significant. The observed geometric precision and three-dimensionality make it unlikely that the image was generated by direct contact—which would have produced irregular smudges. Rather, they suggest a process of projection, as though some form of energy had transmitted the information from a distance.

Proposed hypotheses include the corona discharge theory, in which a high-voltage electric field around a body could leave a superficial imprint, and that of a short burst of ultraviolet radiation, capable of affecting only the outermost fibers of the linen³. Yet no experiment to date has succeeded in reproducing all the Shroud’s unique features at once:

• The superficial nature of the coloration (limited to the outer fibrils of the linen).
• The photographic negative quality of the image.
• The three-dimensional coherence of the imprint’s intensity.
• The presence of consistent geometric patterns.

In conclusion, AI-based studies have not resolved the debate about the age of the Shroud, but they have shifted the discussion toward another domain: its informational structure. The cloth is not merely an object of historical or artistic analysis, but a phenomenon containing three-dimensional information organized under mathematical rules. In this sense, the Shroud of Turin, far from being a simple textile relic, continues to pose an open challenge to contemporary science.

Notes

1. Thomas McAvoy, Artificial Intelligence Analysis of Images of the Shroud of Turin, International Journal of Astrophysics and Space Science, vol. 13, no. 1, 2025.
2. Three-Dimensional Reconstructions of the Shroud of Turin: From Photographic Negatives to AI-Enhanced Forensic Analysis, Academia.edu, 2024.
3. Giulio Fanti et al., Comparative tests on various image formation hypotheses simulating the Turin Shroud image, Journal of Imaging Science and Technology, vol. 63, no. 6, 2019.