La IA quiere luchar contra las falsificaciones de arte

La inteligencia artificial puede ayudar a combatir la falsificación en el arte. Así lo demuestra Art Recognition, una empresa especializada en esta tecnología que ha dado con más de 40 pinturas falsificadas, entre ellas una presunta obra de Monet y otra de Renoir, que estaban intentando ser vendidas en eBay.

Su responsable, Carina Popovici, ha explicado a EFE que, “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”.

Popovici creó en 2019 Art Recognition en Adliswil, a las afueras de Zúrich, y ya trabaja con galerías de arte, casas de subastas y coleccionistas. “Usamos una inteligencia artificial basada en una red neuronal convolucional, que puede aprender de las características principales de un artista a partir de fotografías auténticas y posteriormente reconocerlas en una nueva obra de arte no vista anteriormente”, explica Popovici, también diseñadora del software.

Usamos una IA que puede aprender de las características principales de un artista y reconocerlas en una nueva obra de arte no vista anteriormente”

La IA tiene antes que pasar por una fase de entrenamiento, en la que examina, entre uno y tres días, fotografías de todas las obras conocidas del artista y ejemplos negativos de falsificaciones si los hubiera. Una de las principales características que ayudan al software a verificar sí la obra es o no del autor en cuestión son las pinceladas utilizadas sobre el lienzo, pero también se analiza notros elementos, como la paleta de colores usada, o el nivel de composición.

“Tradicionalmente, la autentificación de arte ha dependido de la experiencia y el juicio de expertos, que todavía son la autoridad dominante en el sector, pero este enfoque es subjetivo, y se abre la posibilidad al error humano”, subraya Popovici, que reconoce que la firma también tiene sus limitaciones como, por ejemplo, la imposibilidad de verificar algunas obras, como una de Vermeer, dado que sólo existen unas 36 y tampoco puede distinguir eficazmente obras altamente restauradas, como el Salvator Mundi.

No es fácil  tampoco verificar copias de las obras a base de salpicaduras de Jackson Pollock, o de los originales de Modigliani. En cualquier caso, Popovici ofrece la labor de su compañía para “contribuir a un mercado de arte más transparente”. “Entrenamos nuestro algoritmo para diferenciar piezas auténticas de falsificaciones generadas por IA, alimentando también al programa con falsificaciones digitales”, subraya.

La IA ya participa en el mundo del arte mediante experiencias interactivas en museos y galerías, o en análisis de datos de tendencias de mercado

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”.

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.