Inicio Noticias AI vs. la falsificación de grandes pinturas

AI vs. la falsificación de grandes pinturas

La falsificación de pinturas realizadas por grandes artistas se hace cada vez más frecuente, y puede que la Inteligencia Artificial sea la solución a este problema.

A finales de marzo, se presenta un caso en el juzgado de Wisbaden, Alemania. Los acusados son dos hombres que presuntamente habrían falsificado pinturas artísticas de Kazimir Malevich y Wassily Kandinsky, pinturas cuyo valor puede alcanzar cifras mayores. El caso llevaba en proceso durante tres años y medio, hasta que se desintegró.

Un testigo de peso argumentó que las pinturas eran, sin lugar a dudas, falsas. Otro testigo, cuyas credenciales eran igual de impecables, juró que aquellas obras eran auténticas. Con lo que aquello se convirtió en una disputa de palabra. Al final, las acusaciones de falsificación tuvieron que ser retiradas; por lo que los acusados fueron condenados por cargos menores.

Sportsmen (1931). Kazimir Malevich

El juez del caso no estaba para nada sorprendido, afirma “haz la misma pregunta a 10 historiadores del arte diferentes y obtendrás 10 respuestas distintas”. De haber resultado un enjuiciamiento exitoso podría haber ayudado a poner fin a la epidemia de falsificaciones que han estado plagando el mercado del arte ruso de vanguardia.

Publicidad

Casos similares sobran; en enero, el Museo de Bellas Artes de Gante, Belgica, se vio en la obligación de retirar 24 obras supuestamente de muchos artistas rusos después que el periódico Art Newspaper afirmará que todas resultaban ser una falsificación. Unos días antes, hubo un gran revuelo cuando 21 pinturas mostradas en una exposición de Modigliani en Génova, Italia, fueron confiscadas y etiquetadas como falsificaciones. Las obras que habían sido valoradas en millones de dólares, fueron abruptamente consideradas sin valor.

La situación podría considerarse crítica y por ello, no es de extrañarse que las galerías y las casas de subasta, en un intento desesperado de protegerse, hayan recurrido a CSI. La fluorescencia de rayos X puede detectar la pintura y el tipo de pigmento; La reflectografía infrarroja y la espectroscopia Raman pueden mirar dentro de las capas internas de una obra y detectar si sus moléculas componentes son auténticas. Probar la química de una capa de pintura de menos de un milímetro de ancho puede revelar secretos profundos sobre dónde y, fundamentalmente, cuándo se hizo.

¿Es la única opción?

No. Parece que los investigadores de la Universidad de Rutgers en Nueva Jersey han encontrado una nueva alternativa.

Ellos han sido pioneros de un método ayudado por inteligencia artificial (AI) que evita tener que someter a las obras a un análisis largo y costoso con la esperanza de que el presunto falsificador haya cometido algún pequeño desliz. El nuevo método ni siquiera requiere tener acceso al trabajo original, con una fotografía basta.

Al menos ese es el plan, expresa Ahmed Elgammal, PhD, cuyo equipo en Rutgers ha desarrollado el nuevo proceso. “Todavía está en desarrollo; estamos trabajando todo el tiempo. Pero creemos que será una gran adición al arsenal”.

La nueva técnica examina detenidamente la imagen en sí misma: específicamente, los miles de pequeños trazos individuales que la componen. Ciertamente resulta fascinante el hecho de que cada gesto individual revele algo sobre el artista que lo creó. Juntos se forma una huella dactilar del artista. Si eres capaz de analizar suficientes obras y crear una base de datos, cuando añadas un nuevo trabajo podrás saber en minutos si es realmente un Matisse o si es una obra que se completó en algún garaje la semana pasada.

«Los trazos capturan el proceso involuntario», explica Elgammal. «El artista se centra en la composición, el movimiento físico, los pinceles, todas esas cosas. Pero el golpe es el signo revelador».

La idea, de que el artista deja en su obra una huella dactilar a través de sus trazos, en realidad se remonta a la década de 1950 y una técnica desarrollada por el historiador de arte holandés, Maurits Michel van Dantzig. Van Dantzig llamó a su enfoque «pictología», argumentando que debido a que cada obra de arte es un producto de la mano humana, y cada mano es diferente, debería ser posible identificar la autoría usando estos trazos reveladores.

Sin embargo, los investigadores se enfrentaron a un problema, la cantidad de información con la que se estaban topando los sobrepasaba. Incluso un simple dibujo contiene cientos o miles de trazos, los cuales deben ser examinados por el ojo humano y catalogados. Implicaba demasiado trabajo.

Publicidad

¿Puede AI hacer lo que los humanos no pudieron?

Es posible, sin embargo el sistema ha presentado algunos problemas. Cada pintura mientras más compleja sea, representa un reto mayor. “Es un desafío, pero no significa que no podamos hacerlo«, dice Elgammal.

Elgammal y den Leeuw reconocen que hay un camino por recorrer. Actualmente están trabajando en pinturas impresionistas, infinitamente más complejas que las obras de Schiele y Picasso, y esperan publicar los resultados el próximo año. Incluso con los dibujos, la máquina aún no puede aprender por sí misma; a menudo los algoritmos requieren ajustes humanos para asegurarse de que se están examinando las características correctas.

Dejar respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

- Publicidad -

Most Popular

¿Qué es un Masternode? Criptoinversores presten atención

Hay varias formas de obtener beneficios en el mundo cripto. Y como en todo, cada uno escoge la forma de hacerlo...

¿Cómo comprar Chainlink (LINK) en 2020? Toda la información y mejores consejos

Introducción Aunque hay quienes defienden la opinión de que las criptomonedas son una moda que en breve desaparecerá o una estafa. Las criptomonedas son reales y...

¿Cómo comprar Cardano (ADA)? Toda la información y los mejores consejos

Cardano es un proyecto blockchain open source descentralizado compuesto por su propia blockchain y criptomoneda. Su blockchain esta formada por una arquitectura de múltiples...

¿Qué es y cómo comprar NuCypher (NU)? dApps privadas

¿Qué es NuCypher? NuCypher es un proyecto blockchain que se centra en ofrecer una infraestructura en las que las dApps puedan preservar su...

¿Qué es y cómo comprar Balancer (BAL)? Toda la información

¿Qué es Balancer? Balancer es un creador automatizado de mercado (AMM) con propiedades específicas que le permiten funcionar de forma muy diferente a la gran mayoría. Balance se...
- Publicidad -