Inteligența artificială poate fi folosită pentru a identifica tablourile false și alte lucrări de artă, consideră cercetătorii de la Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare pentru Optoelectronică – INOE 2000, din Măgurele.
Modelele de învățare automată sunt antrenate să identifice tușa specifică a fiecărui artist, ajutând astfel la clasificarea și identificarea autorilor.
În plus, inteligența artificială este folosită și pentru a ajuta la restaurarea operelor de artă, prin identificarea zonelor care nu trebuie să fie denaturate în urma proceselor de reabilitare.
CITEȘTE ȘI: Noii primari din București și-au preluat mandatul. Ce au făcut prima dată
Cum se pot identifica tablourile false
„Una dintre provocările lumii moderne o reprezintă analiza, evaluarea și prezervarea elementelor de patrimoniu socio-cultural reprezentat prin elementele de artă care adesea nu au un istoric trasat complet, ceea ce le face susceptibile pentru trafic ilicit sau fraude.
Mai ales în contextul în care, în ultimii ani, s-au dezvoltat masiv modele cu învățare automată care pot genera elemente grafice cu un grad ridicat de similitudine cu elementele originale, iar aceste falsuri sunt din ce în ce mai dificil de identificat”, arată cercetătorii care a fost principalul argument al conceptului lor, citați de Știință și Comunicare.
INOE 2000 are experiență în analiza și detecția obiectelor de artă, iar în ultimii ani, odată cu dezvoltarea tehnologiilor ce stau în spatele sistemelor cu învățare automată, acestea au intrat în setul de instrumente folosite pentru a îmbunătăți analiza elementelor de artă tocmai pentru a identifica acest tip de falsuri.
Avantajul principal al utilizării inteligenței artificiale este că aceasta este mai permisivă la erori și zgomot, asigurând astfel o mai bună acuratețe a rezultatelor.
CITEȘTE ȘI: Definitivat 2025 | Când încep inspecțiile de specialitate în școlile din Capitală
Folosesc un sistem de extragere a caracteristicilor într-o formă vectorială
„O aplicație specifică acestui domeniu este axată pe aplicarea modelelor cu învățare automată în evaluarea tușei specifice autorilor, ceea ce ajută specialiștii din domeniu în clasificarea urmelor lăsate de creion pe hârtie în schițe.
Această aplicație se bazează pe rețele convoluționale complexe pentru antrenarea cărora au fost realizate atât antrenări supervizate, cât și nesupervizate, cu rezultate bune în clasificarea (identificarea) autorilor.
Cele mai bune modele clasice folosite folosesc o configurație de rețea reziduală (derivativă) cu modelarea atenției către elementele constituente ale tușelor”, arată cercetătorii, într-un comunicat de presă.
Pe lângă modelele clasice, unul dintre modelele antrenate folosesc un sistem de extragere a caracteristicilor într-o formă vectorială (Vector Embeddings), o tehnologie nouă folosită de regulă în sistemele de recomandare și în modelele lingvistice mari (Large Language Models), menționează reprezentanții INOE 2000.
„Pentru modelarea atenției este folosit unul dintre modelele de bază în clasificarea elementelor din imagini dezvoltat de către Universitatea Oxford (denumit Visual Geometry Group – VGG).
Aceste modele au preluat unele pre antrenate și au fost ajutate pentru problematica identificării autorilor pe baza tușei, permițând utilizarea lor atât pentru scopul inițial de a clasifica autorul elementului de artă, cât și pentru validarea semnăturilor olografe”, potrivit cercetătorilor.
