Un algoritmo che “trova connessioni nascoste tra i dipinti” è stato sviluppato da un gruppo di ricerca del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT come rivela uno nuovo articolo sul sito dello stesso istituto.
I ricercatori, che hanno collaborato con il Rijksmuseum di Amsterdam e con Microsoft, rivelano infatti che tra i dipinti, anche eseguiti in periodi di tempo molto diversi o da autori diversi, possono esserci dei collegamenti molto interessanti che all’occhio umano potrebbero non apparire oppure apparire trascurabili.
E dato che anche i migliori critici d’arte non possono analizzare i milioni di dipinti che si trovano nei musei di tutto il mondo, va da sé che utilizzare un algoritmo dell’intelligenza artificiale per sopperire potrebbe apparire naturale. Il fatto è che qui ci troviamo di fronte all’arte, una cosa che di solito è tenuta sempre a debita distanza dai computer.
Tuttavia i ricercatori hanno sviluppato il nuovo sistema, denominato “MosAIc”, per trovare opere che definiscono come “analoghe”o che comunque mostrano delle analogie o particolari in comune, anche tra media differenti, il tutto utilizzando le cosiddette “reti profonde” dei computer.
Per farci capire di cosa si tratta, i ricercatori descrivono il collegamento che hanno trovato tra “Il martirio di San Serapione” di Francisco de Zurbarán e “Il cigno minacciato” di Jan Asselijn. Si tratta di due opere, almeno ad una prima analisi, che appaiono molto diverse ma entrambe ritraggono delle scene di profondo altruismo “con una somiglianza visiva inquietante”, come riferisce il comunicato stampa che presenta lo studio.
Si tratta di due artisti che non si sono nemmeno incontrati nel corso della loro vita né hanno avuto una corrispondenza ma che hanno realizzato due dipinti che sembrano avere una struttura di base, come lascia capire Mark Hamilton, l’autore principale dello studio.
Il nuovo algoritmo ricerca immagini che abbiano connotazioni simili, ad esempio due oggetti simili, in modo che si possono rilevare collegamenti tra due opere quindi tra i due artisti che le hanno prodotte.
“I sistemi di recupero delle immagini consentono agli utenti di trovare immagini semanticamente simili a un’immagine di query, fungendo da spina dorsale dei motori di ricerca di immagini inverse e di molti motori di raccomandazione dei prodotti”, spiega lo stesso Hamilton.
