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Esta IA puede detectar falsificaciones de arte mirando una pincelada
Un nuevo sistema puede dividir un trabajo en líneas individuales de pincel o lápiz y descubrir al artista detrás de él. 21 de noviembre de 2017
Pañuelo Oli | Getty
Detectar falsificaciones de arte es difícil y costoso. Los historiadores del arte pueden llevar una obra sospechosa a un laboratorio de espectroscopia infrarroja, datación radiométrica, cromatografía de gases o una combinación de tales pruebas. Resulta que la IA no necesita todo eso: puede detectar una falsificación con solo mirar los trazos utilizados para componer una pieza.
En un papel nuevo , investigadores de la Universidad de Rutgers y el Atelier for Restoration & Research of Paintings de los Países Bajos documentan cómo su sistema dividió casi 300 dibujos lineales de Picasso, Matisse, Modigliani y otros artistas famosos en 80 000 trazos individuales. Luego, una red neuronal recurrente profunda (RNN) aprendió qué características de los trazos eran importantes para identificar al artista.
Los investigadores también entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para buscar características específicas, como la forma de la línea en un trazo. Esto les dio dos técnicas diferentes para detectar falsificaciones, y el método combinado demostró ser poderoso. Observar el resultado del algoritmo de aprendizaje automático también proporcionó una idea de la RNN, que actúa como una caja negra, un sistema cuyos resultados son difíciles de explicar para los investigadores.
Dado que el algoritmo de aprendizaje automático se entrenó en características específicas, la diferencia entre este y el RNN probablemente apunte a las características que la red neuronal estaba buscando para detectar falsificaciones. En este caso, estaba usando la fuerza cambiante a lo largo de un trazo, es decir, qué tan fuerte presionaba un artista, según el peso de la línea, para identificar al artista. Con ambos algoritmos trabajando en conjunto, los investigadores pudieron identificar correctamente a los artistas alrededor del 80 por ciento de las veces.
Los investigadores también encargaron a los artistas que crearan dibujos con el mismo estilo que las piezas del conjunto de datos para probar la capacidad del sistema para detectar falsificaciones. El sistema pudo identificar las falsificaciones en todos los casos, simplemente observando un solo trazo.
Un ser humano no puede hacer eso, dice Ahmed Elgammal, profesor de Rutgers y uno de los autores del artículo.
Esta técnica solo se puede usar cuando las líneas son obvias, por lo que para pinturas donde las pinceladas se hacen invisibles, no es de ayuda. Pero para validar aún más sus resultados, dice Elgammal, planean probar el método en obras impresionistas y otras obras de arte del siglo XIX donde las pinceladas son claras.
La parte más prometedora de la investigación podría ser la forma en que los investigadores usaron el segundo método para aclarar lo que está haciendo la RNN, dice Eric Postma de la Universidad de Tilburg en los Países Bajos, quien ha trabajado en la detección falsificaciones de arte con IA durante más de una década. Podría haber más aplicaciones para la inteligencia artificial en el arte, dice, pero los historiadores e investigadores del arte, inmersos en siglos de tradición, han tardado en adoptar tales técnicas. Eso se debe en parte a que puede ser difícil entender cómo una máquina llegó a sus resultados, un problema que esta última investigación podría ayudar a resolver.