Tenemos hoy un descubrimiento fascinante que combina el arte y la tecnología de una manera que nunca antes habíamos visto. Se trata de la famosa pintura «Madonna della Rosa» de Rafael, y cómo la inteligencia artificial (IA) ha desvelado un misterio que ha intrigado a los expertos durante siglos.
Desde hace tiempo, se debate sobre si toda la obra «Madonna della Rosa» fue pintada realmente por Rafael. Es aquí donde entra en juego la tecnología de análisis de imágenes. Un equipo de investigadores, liderado por Hassan Ugail de la Universidad de Bradford, ha empleado un enfoque innovador para estudiar la pintura.
Lo que han hecho, tal y como indican en este estudio, es fascinante: utilizando una técnica conocida como ResNet50, desarrollada por Microsoft, y combinándola con máquinas de soporte vectorial (SVM), la IA ha sido entrenada para reconocer el estilo único de Rafael. Este método ha demostrado una precisión del 98% en la identificación de sus obras.
Pero lo más intrigante ha sido el análisis de los rostros individualmente. Mientras que las figuras de la Madonna, el Niño y San Juan fueron claramente identificadas como obras de Rafael, el rostro de San José presentó diferencias notables.
Esta diferencia en el estilo sugiere que quizás Giulio Romano, uno de los alumnos de Rafael, pudo haber participado en la pintura de este rostro. Es un giro interesante que nos hace reflexionar sobre la colaboración artística en el Renacimiento.
Es importante destacar que la IA no busca reemplazar a los expertos en arte, sino más bien servir como una herramienta adicional en el proceso de autenticación. Este tipo de tecnología abre nuevas puertas para entender mejor las obras de arte y su historia.
Este estudio, publicado en «Heritage Science», muestra el potencial de la IA para enriquecer nuestra comprensión del arte. Es un claro ejemplo de cómo la tecnología puede ayudar a desentrañar los secretos del pasado.
Imagen: Museo Nacional del Prado. Madrid
Tenéis detalles del cuadro en museodelprado.es
Vamos ahora a la parte técnica.
¿Qué es ResNet50?
ResNet50 es una variante de la arquitectura ResNet, donde el «50» hace referencia al número de capas que tiene la red. ResNet, abreviatura de Residual Network (Red Residual), es una red neuronal convolucional (CNN) desarrollada por investigadores de Microsoft. Fue presentada en 2015 y ganó el primer lugar en la competencia ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC).
Características Principales de ResNet50
- Capas Profundas: Con sus 50 capas, ResNet50 es considerablemente profunda, lo que le permite aprender características de imágenes a varios niveles de abstracción.
- Conexiones Residuales: La característica más distintiva de ResNet es su uso de conexiones residuales o saltos. Estas conexiones permiten que la señal de entrada «salte» una o más capas, facilitando el entrenamiento de redes más profundas sin caer en el problema del desvanecimiento del gradiente.
- Eficiencia en el Aprendizaje: Gracias a las conexiones residuales, ResNet50 puede entrenar redes mucho más profundas de manera eficiente. Estas conexiones permiten que el gradiente fluya a través de la red directamente, sin ser atenuado por una larga cadena de capas.
- Flexibilidad y Adaptabilidad: ResNet50 ha demostrado ser efectiva en una amplia gama de tareas de visión por computadora, como clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación.
Aplicaciones de ResNet50
ResNet50 es ampliamente utilizada en aplicaciones donde la precisión en la clasificación de imágenes es crucial. Esto incluye:
- Reconocimiento de Imágenes: Para identificar objetos, personas, escenas, etc.
- Análisis Médico de Imágenes: Ayuda en la identificación de enfermedades a través de imágenes médicas como radiografías o escáneres MRI.
- Sistemas de Vigilancia: Para el reconocimiento de actividades o individuos.
- Vehículos Autónomos: En la detección y clasificación de objetos para la navegación autónoma.
Copmo veis, hablaremos de ResNet50 varias veces durante los próximos meses.
