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Microsoft y el MIT crearon un algoritmo para encontrar coincidencias en el arte
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Microsoft y el MIT crearon un algoritmo para encontrar coincidencias en el arte

Con un algoritmo, Microsoft y el MIT han podido encontrar similitudes estéticas en pinturas históricas ¿Coincidencias?

por LaVerdad

Microsoft y el MIT crearon un algoritmo para encontrar coincidencias en el arte

Microsoft y el MIT crearon un algoritmo para encontrar coincidencias en el arte

Investigadores del Laboratorio de  Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT y Microsoft han creado un nuevo algoritmo que combina las pinturas del  Museo Metropolitano de Arte y el Rijksmuseum de Amsterdam a través de conexiones estilísticas ocultas. 

El sistema MosAIc está inspirado en la exposición "Rembrandt y Velázquez" en el Rijksmuseum, donde se han emparejado pinturas que pueden parecer diferentes pero que en realidad tienen alguna conexión en términos de interpretación o estilo, por ejemplo, en la exposición de Francisco de Zurbarán, donde estuvo El martirio de San Serapión, obra que se combina con El cisne amenazado de Jan Asselijn, ya que ambas obras tienen similitudes visuales en términos de postura.

El algoritmo puede encontrar las similitudes en pinturas históricas
El algoritmo puede encontrar las similitudes en pinturas históricas

Algoritmo encuentra referencias similares en pinturas históricas

Los investigadores desarrollaron un algoritmo que encuentra imágenes similares en cada consulta, puede determinar qué instrumento musical está más cerca de un vestido azul y blanco en diferentes pinturas, y descubrieron que el resultado es un violín de porcelana azul y blanco, que también los ayudó a establecer intercambios culturales entre holandeses y chinos. 

MosAIc es similar al experimento de grados de separación X de Google que conecta dos imágenes u obras de arte a través de una serie de pinturas, pero MosAIc sólo requiere una imagen para encontrar otras estilísticamente similares en diferentes culturas. Mark Hamilton, el autor principal del artículo y estudiante del MIT, explicó que construir el algoritmo fue un desafío ya que su objetivo era unir imágenes que no solo fueran similares en color y estilo, sino también en significado y tema.

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Hamilton y sus colegas con la ayuda de Microsoft, utilizaron una nueva estructura de datos de K-Nearest Neighbour (KNN) que coloca imágenes similares en una estructura en forma de árbol y la atraviesa hasta que encuentran el resultado más cercano. Este algoritmo se aplicó luego a  las colecciones combinadas de acceso abierto del MET y el Rijksmuseum.

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