Inteligencia artificial del MIT encuentra conexiones sutiles entre obras de arte

INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEL MIT ENCUENTRA CONEXIONES SUTILES ENTRE OBRAS DE ARTE

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Los investigadores desarrollaron el sistema para comparar trabajos en el MET y el Rijksmuseum de Amsterdam.

Un nuevo sistema desarrollado por investigadores del MIT llamado “MosAIc” está encontrando similitudes difíciles de detectar entre piezas de arte en el Museo Metropolitano de Arte y el Rijksmuseum de Ámsterdam.

MosAIc escanea una imagen, luego usa redes profundas para encontrar similitudes en piezas que abarcan culturas, artistas y medios de comunicación que de otro modo no se habrían notado, según una publicación de blog del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT.

Para usar MosAIc, el usuario ingresa una imagen y el algoritmo de MosAIc encuentra piezas de arte similares.

En un ejemplo, MosAIc vinculó a El martirio de San Serapion de Francisco de Zurbarán y El cisne amenazado de Jan Asselijn.

“Estos dos artistas no mantuvieron correspondencia ni se conocieron durante sus vidas, pero sus pinturas insinuaban una estructura rica y latente que subyace en sus dos obras“, dijo Mark Hamilton, estudiante de doctorado del MIT CSAIL, autor principal de un artículo sobre MosAIc.

Un aspecto particularmente difícil de desarrollar en MosAIc fue crear un algoritmo que pudiera encontrar no solo similitudes en color o estilo, sino también en significado y tema, dijo Hamilton.

Los investigadores examinaron una red profunda de “activaciones”, o características, para cada imagen en las colecciones de acceso abierto de ambos museos.

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La distancia entre las “activaciones” de la red profunda fue cómo los investigadores juzgaron la similitud.

Los investigadores también utilizaron una nueva estructura de datos de búsqueda de imágenes llamada “Árbol KNN”, que agrupa las imágenes en una estructura similar a un árbol.

Para encontrar la coincidencia más cercana de una imagen, el algoritmo comienza en el “tronco” de la agrupación, luego sigue la “rama” más prometedora hasta que se encuentra la imagen más cercana.

La estructura de datos mejora en sí misma al permitir que el árbol se “pode” en función de las características de la imagen.

Hamilton dijo que espera que el trabajo iniciado en MosAIc pueda expandirse a otros campos, como humanidades, ciencias sociales y medicina.

“Estos campos son ricos en información que nunca se ha procesado con estas técnicas y pueden ser una fuente de gran inspiración tanto para los informáticos como para los expertos en esos dominios“, dijo.

Fuente: Engadget