A-Eye analiza los fragmentos de una pintura original. Imagen: Steven y Andrea Frank
El que la inteligencia artificial (IA) esté cubriendo cada vez más áreas de nuestra vida no es ninguna novedad. Ahora el arte es la nueva “víctima”, pues se encuentra en desarrollo una IA que ayudaría a autentificar obras de arte.
Steven Frank, un tecnólogo, y Andrea Frank, una historiadora del arte, han estado trabajando durante meses para crear y modificar un sistema de inteligencia artificial: el A-Eye.
Steven tuvo la idea de A-Eye después de leer un artículo sobre cómo podrían usarse las redes neuronales para encontrar falsificaciones de arte, pero se preguntó si la IA no se podría usar para más.
Para entrenar A-Eye, Steven y Andrea decidieron centrarse en las obras de Rembrandt, pintor holandés del barroco, debido al acceso que tenían a las imágenes de alta resolución de las obras del Museo Metropolitano de Arte y el Museo Nacional de Ámsterdam.
Andrea sintió que la “intensidad psicológica de sus pinturas“, la cual se ha sumado a la controversia sobre la atribución de las obras de Rembrandt, fue otro componente por el cual estas pinturas serían intrigantes para el proyecto.
Esto también coincide con el 350º aniversario de la muerte de Rembrandt.
A-Eye se alimenta de pequeñas porciones, o “mosaicos”, de imágenes de las obras que son indiscutiblemente de Rembrandt y de obras que no lo son.
Ambos investigadores trabajaron con 80 imágenes en total, la mitad de las cuales fueron obras de Rembrandt y la otra mitad no.
Después de asimilar toda esa información, A-Eye pudo analizar más imágenes para determinar lo que es auténtico de Rembrandt y lo que no lo es.
“Definitivamente no estamos buscando monetizar la tecnología; esperamos que mucha gente la use y haga grandes cosas con ella”, resaltó Steven.
Si A-Eye otorga una calificación de 50 % o menos a una obra de arte, el software considera que no es del pintor holandés. Aquellas que obtienen una puntuación de aproximadamente el 50 % tienen más probabilidades de ser del artista. Cuanto más alta sea la puntuación, más probable será.
“Lo que nos gustaría hacer a continuación es ver si nuestro sistema puede identificar las áreas de una sola pintura que pueden haber sido pintadas por diferentes artistas”.
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