La detección de falsificaciones de arte es difícil y costosa. Para ello usualmente los historiadores de arte suelen traer un trabajo sospechoso al laboratorio para analizar la espectroscopía infrarroja, datación radiométrica, cromatografía de gases o una combinación de tales pruebas. Pero ahora existe una nueva Inteligencia Artificial (AI) que no necesita de todo eso: puede detectar una falsificación simplemente observando los trazos utilizados para componer una pieza.
Investigadores de la Universidad de Rutgers y el Atelier para Restauración e Investigación de Pinturas en los Países Bajos documentaron en una investigación cómo su sistema analizó casi 300 dibujos lineales de Picasso, Matisse, Modigliani y otros artistas famosos en 80.000 trazos individuales. Luego, una red neuronal recurrente (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 resultó eficaz. El análisis del rendimiento del algoritmo de aprendizaje automático también proporcionó cierta información sobre el 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 fue entrenado en características específicas, la diferencia entre este y el RNN probablemente apunta a las características que la red neuronal estaba buscando para detectar falsificaciones. En este caso, usaba la fuerza cambiante a lo largo de un trazo, es decir, con cuanta fuerza empujaba el pincel un artista, según el peso de la línea, para identificar al artista. Con ambos algoritmos trabajando en tándem, los investigadores pudieron identificar correctamente a los artistas alrededor del 80 por ciento de las veces.
Los investigadores también encargaron a artistas que crearan dibujos en el mismo estilo que las piezas en el conjunto de datos para probar la capacidad del sistema para detectar falsificaciones. El sistema fue capaz de identificar las falsificaciones en cada instancia, simplemente analizando un solo trazo.
“Un humano no puede hacer eso”, dice Ahmed Elgammal, profesor de Rutgers y uno de los autores del artículo. Esta técnica solo puede usarse cuando las líneas son obvias, por lo que para las pinturas donde las pinceladas se vuelven invisibles, no es adecuada. Pero para validar aún más sus resultados, dice Elgammal, planean probar el método en obras impresionistas y otras artes 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 dejar en claro lo que hace el RNN, dice Eric Postma de la Universidad de Tilburg en Holanda, que ha trabajado en la detección de 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 de arte, inmersos en siglos de tradición, se demoraron en adoptar tales técnicas. Eso se debe en parte a que puede ser difícil entender cómo llega una máquina a sus resultados, un problema que esta última investigación podría ayudar a resolver.
No hay comentarios:
Publicar un comentario