Una red neuronal entrenada para aprender las principales características de un artista, determinó la autenticidad de obras atribuidas a Rubens, Monet o van Gogh. Es una tendencia emergente que ya están utilizando galerías, casas de subastas y coleccionistas.
La inteligencia artificial (IA) inquieta por su habilidad para imitar el arte, pero nuevas empresas especializadas en esa tecnología como Art Recognition muestran que también puede ayudar en el combate contra las falsificaciones artísticas, según explica su responsable, Carina Popovici.
La firma, pionera en el uso de IA para la autentificación de obras de arte, recientemente ha saltado a los medios tras descubrir que más de 40 pinturas falsificadas, entre ellas una presunta obra de Monet y otra de Renoir, estaban intentando ser vendidas en eBay. "A pesar de la percepción de que la IA representa una amenaza para los conocedores de arte, eso está lejos de ser verdad, y por el contrario está dedicada a complementar a los expertos en arte y los métodos tradicionales de autentificación", subrayó Popovici, consejera delegada y fundadora de la empresa.
Popovici creó en 2019 Art Recognition, con sede en un centro de desarrollo de empresas emergentes en la pequeña localidad de Adliswil, en las afueras de Zúrich, y ya trabaja con galerías de arte, casas de subastas y coleccionistas.
Desarrolladores de IA analizan los resultados de un análisis parte de la empresa Art Recognition.Art Recognition tampoco se presenta como infalible (presenta sus resultados con un porcentaje de probabilidad que en los recientes casos en eBay superaba el 90 %) y según la responsable de la firma tiene también sus limitaciones.
Fotografía del equipo completo de la empresa Art Recognition.
Los impresionistas, los más fáciles de verificar
Esta tecnología, explica Popovici, por ahora no puede verificar una obra de Vermeer, dado que sólo existen unas 36 (cuanto más grande es la base de datos, más precisión), y tampoco puede distinguir eficazmente obras altamente restauradas, como el "Salvator Mundi" que aún se discute si pintó o no Leonardo da Vinci.
En el arte contemporáneo, esta nueva herramienta tiene problemas para verificar copias de los célebres "drippings" (obras a base de salpicaduras y chorros) de Jackson Pollock o de los originales de Modigliani, creador en torno al que los expertos no se ponen aún de acuerdo sobre cuáles son sus verdaderas obras.
En cualquier caso, Popovici ofrece la labor de su compañía para "contribuir a un mercado de arte más transparente". Un sector que, reconoce, está amenazada por la propia IA, "capaz de replicar los estilos de artistas renombrados, produciendo falsificaciones que inundan el mercado" pero que, como tantos avances del pasado, es una herramienta de doble filo que al mismo tiempo puede beneficiar al arte.
Los célebres "drippings" de Jackson Pollock son un desafío para la IA.
"Entrenamos nuestro algoritmo para diferenciar piezas auténticas de falsificaciones generadas por IA, alimentando también al programa con falsificaciones digitales", subraya. Por otro lado, añade, esta tecnología no sólo puede ayudar en el combate a las imitaciones sino que ya participa en el mundo del arte mediante experiencias interactivas en museos y galerías, o en análisis de datos de tendencias de mercado.
"Además, los modelos de IA generativa están revolucionando la forma en que los artistas exploran la creatividad, y estoy segura de que veremos obras asistidas por ella aún más espectaculares en el futuro", defiende.Art Recognition se ha probado ante cuadros en los que hay amplios debates sobre su autoría, como un "Sansón y Dalila" expuesto en la National Gallery londinense y atribuido por algunos expertos a Rubens. El software diseñado por Popovici consideró que la obra no era del maestro flamenco, mientras que en un test similar con un autorretrato de Van Gogh atesorado por el Museo Nacional de Oslo sí declaró su autenticidad.
(Fotos: EFE / Art Recognition / REUTERS / Kevin Wurm)
