La inteligencia artificial está en todo, ahora también invade el mundo del arte. Está ayudando a recuperar obras del famoso artista Klimt que, por una u otra razón, ya no existen más. El proyecto más afamado por esta tecnología es el del artista austriaco Gustav Klimt. Él es el autor de “el beso” el famoso cuadro de 1908 de una pareja que están abrazados en un campo de flores. [1] Durante su “época dorada” al inicio del siglo XX, el artista creó algunas de sus obras más importantes. Su estilo simbólico cultivó un conjunto de obras maestras que le llevaron al éxito de su carrera como pintor. [2] Esta época también incluye la pintura de objetos de la vida cotidiana, como teteras, tazas y vasijas.

El papel de la inteligencia artificial ha sido único. Muchas de las obras de Klimt ahora son sólo fotografías en blanco y negro. Durante el saqueo Nazi durante la Segunda Guerra Mundial, desaparecieron posiblemente durante un incendio. Por fortuna, con la ayuda de muchos estudios, se ha logrado identificar algunos colores que se usaban en la época. Pero el verdadero impulso ha sido la inteligencia artificial en las obras de Klimt, porque poco a poco se han identificado los colores exactos de cada obra y se ha logrado traerlas a la vida.

El proceso de recuperación

Desde que quemaron estas obras en 1945 y con muchos otros cuadros de otros artistas, los historiadores de arte han tenido que aprender a explicar las obras con simples fotografías. Hoy en día, la tecnología nos ha ayudado a tener fotos de alta calidad, pero en el pasado, no era así. En el caso de las obras de Klimt, había fotos en blanco y negro. Aunque se sabía cómo se veían, los colores podrían ser diferentes a aquellos de la realidad, por ejemplo, en el cuadro “filosofía”, el cielo es verde. Gracias a la inteligencia artificial, a Google Arts and Culture, la oficina de arte y cultura de Google y el museo Belvedere de Vienna, se ha desarrollado un sistema para recuperar las tres obras más importantes de Klimt. [3]

La inteligencia artificial, para quien aún sigue un poco confundido en el tema, ha traído muchas ventajas. Si quieres aclarar cómo funciona, puedes leer nuestro artículo. Entonces, una vez aclarado el tema, podemos entender que se han ingresado una cantidad de datos, en este caso colores, para detectar qué color debería ir en cada píxel de la foto para recrear nuevamente la obra de arte. Después, se han asignado estos colores de las obras del mismo artista a una base de datos que luego se van asignando a cada píxel de la foto en blanco y negro. Así se han podido recuperar estas obras que han dejado fascinados a los historiadores que no esperaban ver estos colores y estos efectos.

Inteligencia artificial y machine learning

La inteligencia artificial en las obras de Klimt presenta tiene un rol especial. Una vez que los colores se insertaron en la base de datos, se desarrolló un algoritmo para restructurar las pinturas. [4] En vez de pintar las pinturas a mano, el algoritmo de Emil Wallner, una residente del laboratorio de Arte y Cultura de Google, hace un análisis estadístico de las obras existentes de Klimt y comprende el estilo de coloración. [5] Después entra en juego el machine learning, que es una subdivisión de la inteligencia artificial. [6] Se enfoca en el estudio de modelos estadísticos que pueden predecir tareas específicas sin instrucciones explícitas. [7] Su fuente de conocimiento son los patrones creados en un proceso de ensayo y error. [8] Este proceso enseña al machine learning a recibir material y usar una ingeniería para corregir los errores con un algoritmo a través de operaciones matemáticas. [9] El algoritmo recibe ejemplos y automáticamente configura los que debe recibir y debe rechazar.

El proceso entonces se hace como esos libros de pintar con números, pues una cámara coloca los colores en cada píxel que es imposible de ver para el ojo humano. [10] En las fotos, cada color tiene 3 códigos asignados que representan en RGB (red, green, blue – rojo, verde, azul). Esos códigos asignados a cada color visible al ojo humano. [11] El machine learning recibe códigos de pixels en blanco y negro y los transforma en códigos de colores RGB.

El desarrollo del algoritmo

Con 80 imágenes de obras de arte de Klimt, en el Google Arts and Culture lab, enseñaron al algorimto a colorear las pinturas quemadas del artista. El proceso fue fácil para aprender; fue efectivo. El único problema al que se enfrentaron fue que el algoritmo tenía problemas en entender el arte de Klimt para hacer una coloración coherente. [12] (Ver la imagen a la izquierda) Pues esto sucede porque el algoritmo necesitaría unas 5000 imágenes para aprender qué objeto es el que está analizando, pero sólo se tienen 80 de Klimt. En la segunda foto, se usó el algoritmo DeOldify, propuesto por Jason Antic en el 2018 en el cual se usan millones de fotos de cosas del mundo real como personas, animales, edificios, etc. [13] En la segunda foto, la coloración es más consistente. La gente tiene colores más brillantes. Pero, este modelo no entiende la coloración de Klimt en muchas partes de la imagen. [14]

En la tercera imagen, la coloración se desarrolló con ayuda de anotaciones de color hechos por una persona, un modelo de Zang et al del 2017. [15] Una persona usa una cantidad de colores en un lienzo en blanco y añade los colores y le informa al algoritmo cómo colorear la figura. [16] Este modelo de machine learning permite al algoritmo a detectar texturas y objetos y propagar el color en regiones similares del cuadro. [17] Entonces, como las tres ideas daban muchas ventajas, Google desarrolló un nuevo modelo combinando estas tres opciones. El modelo tiene una estructura similar al DeOldify porque tiene un algoritmo pre entrenado que pone especial atención a la normalización espectral y pistas de color RGB. [18] El algoritmo tiene casi 100.000 obras de arte y permite a la machine learning de aprender a identificar objetos, texturas y composiciones frecuentes en obras de arte. Para finalizar, el algoritmo tuvo un entrenamiento con las obras de Klimt que creó una predisposición a la coloración típica de Klimt. [19]

Las obras de Klimt están recorriendo el mundo, pero gracias a la tecnología, se puede expander el portafolio.

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