Los historiadores e investigadores están inmersos en siglos de tradición y han tardado en incorporar las nuevas tecnologías en su día a día. A pesar de ello, la Inteligencia Artificial lleva más de una década ayudando a detectar falsificaciones. Las técnicas cada vez son más precisas.
Lo de 'cuatro ojos ven más que dos' no sirve en temas de arte. La pintura es quizás de lo más imitable y difícil de ver a simple vista. De hecho, en este sentido la detección de falsificaciones de arte es muy difícil e implica grandes inversiones.
Ahora, y gracias a la tecnología, cuando los historiadores quieran comprobrar si una obra es verdadera bastará con aplicar al cuadro la Inteligencia Artificial. La IA es capaz, con tan sólo observar los trazos que componen la obra, de detectar si se trata de una obra verdadera o falsa.
Una red neuronal recurrente aprendió qué características de los trazos eran importantes para identificar al artista
Un equipo de investigación de la Universidad de Rutgers (EEUU) y el Estudio de Restauración e Investigación de Pinturas (Países Bajos) explican que el sistema analizó casi 300 dibujos lineales de Picasso, Matisse, Modigliani y de otros artistas conocidos compuestos por 80.000 trazos individuales. A continuación, una red neuronal recurrente aprendió qué características de los trazos eran importantes para identificar al artista.
Ya no la tendrán que llevar al laboratorio para realizarle una es espectroscopía infrarroja, datación radiométrica y/o cromatografía de gases.Que además de ser unas tareas laboriosas son procesos muy caros.
Dos técnicas, una detección muy potente
Los investigadores también entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para buscar características específicas, como la forma de la línea en un trazo. Esto generó dos técnicas. La combinación de ambas da como resultado un método de detección muy potente.
A pesar de que 'un humano es incapaz de detectar la falsificación' la técnica de detección con Inteligencia Artificial sólo se puede emplear cuando las líneas son obvias
Dado que el algoritmo de aprendizaje automático fue entrenado sobre unas características específicas, la diferencia entre este y la RNN probablemente indica qué características busca la red neuronal para detectar falsificaciones.
A pesar de que 'un humano es incapaz de detectar la falsificación' la técnica de detección con Inteligencia Artificial sólo se puede emplear cuando las líneas son obvias. Por ejemplo, con obras cuyos trazos se difuminan esta técnica no funcionaría.
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