Aunque solo sirve para pinturas con trazos delimitados, el sistema aprendió las características que definen a varios artistas y acertó con el autor de cada obra en el 80% de los casos.
Detectar una falsificación a golpe de 'clic'. Ese es el futuro que le espera al sector artístico, ya que un equipo de investigación de la Universidad de Rutgers (EE.UU.) y el Estudio de Restauración e Investigación de Pinturas (Países Bajos) han ideado un sistema basado en el modelo de inteligencia artificial que puede señalar la obra de arte plagiada con solo analizar un trazo.
Para ello, la aplicación analizó casi 300 dibujos lineales de Picasso, Matisse, Modigliani y otros artistas famosos, compuestos por 80.000 trazos individuales. Después, una 'red neuronal recurrente' (RNN, por sus siglas en inglés) aprendió qué características de los trazos eran importantes para identificar al artista. De forma paralela, se creó un algoritmo de aprendizaje automático para buscar características específicas, como la forma de la línea en un trazo, lo que generó dos técnicas diferentes para detectar falsificaciones, que combinadas dan una alta fiabilidad.
Así por ejemplo, para identificar al artista, el programa se centra en la fuerza cambiante a lo largo de un trazo, es decir, la cantidad de presión aplicada por un artista. Con ambos algoritmos trabajando a la vez, el sistema logró identificar al artista en el 80% de las ocasiones.
La pega es que esta técnica solo se puede emplear cuando las líneas están claramente delimitadas, por lo que no sirve para pinturas con difuminados. Por ello, los investigadores planean probar el método con obras impresionistas y piezas del siglo XIX en las que las pinceladas se distinguen claramente.
