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Diese KI kann Kunstfälschungen anhand eines Pinselstrichs erkennen
Ein neues System kann ein Werk in einzelne Pinsel- oder Bleistiftlinien zerlegen und den Künstler dahinter herausfinden. 21. November 2017
Oli Schal | Getty
Das Erkennen von Kunstfälschungen ist schwierig und teuer. Kunsthistoriker könnten ein verdächtiges Werk zur Infrarotspektroskopie, radiometrischen Datierung, Gaschromatographie oder einer Kombination solcher Tests in ein Labor bringen. Wie sich herausstellt, braucht die KI das alles nicht: Sie kann eine Fälschung erkennen, indem sie sich nur die Striche ansieht, die zum Komponieren eines Stücks verwendet werden.
In ein neues Papier , dokumentieren Forscher der Rutgers University und des Atelier for Restoration & Research of Paintings in den Niederlanden, wie ihr System fast 300 Strichzeichnungen von Picasso, Matisse, Modigliani und anderen berühmten Künstlern in 80.000 einzelne Striche zerlegte. Dann lernte ein Deep Recurrent Neural Network (RNN), welche Merkmale in den Strichen wichtig waren, um den Künstler zu identifizieren.
Die Forscher trainierten auch einen maschinellen Lernalgorithmus, um nach bestimmten Merkmalen wie der Form der Linie in einem Strich zu suchen. Dies gab ihnen zwei verschiedene Techniken, um Fälschungen zu erkennen, und die kombinierte Methode erwies sich als leistungsfähig. Ein Blick auf die Ausgabe des maschinellen Lernalgorithmus lieferte auch einen Einblick in das RNN, das als Black Box fungiert – ein System, dessen Ergebnisse für Forscher schwer zu erklären sind.
Da der maschinelle Lernalgorithmus auf bestimmte Merkmale trainiert wurde, deutet der Unterschied zwischen ihm und dem RNN wahrscheinlich auf die Merkmale hin, die das neuronale Netzwerk untersuchte, um Fälschungen zu erkennen. In diesem Fall wurde die sich ändernde Stärke entlang eines Strichs verwendet – das heißt, wie stark ein Künstler drückte, basierend auf dem Gewicht der Linie – um den Künstler zu identifizieren. Da beide Algorithmen zusammenarbeiteten, konnten die Forscher Künstler in etwa 80 Prozent der Fälle korrekt identifizieren.
Die Forscher beauftragten auch Künstler, Zeichnungen im gleichen Stil wie die Teile im Datensatz zu erstellen, um die Fähigkeit des Systems zu testen, Fälschungen zu erkennen. Das System konnte die Fälschungen in jedem Fall anhand eines einzigen Strichs identifizieren.
Ein Mensch kann das nicht, sagt Ahmed Elgammal, Professor an der Rutgers und einer der Autoren der Studie.
Diese Technik kann nur verwendet werden, wenn Linien offensichtlich sind, also ist es für Gemälde, bei denen Pinselstriche unsichtbar gemacht werden, keine Hilfe. Aber um ihre Ergebnisse weiter zu validieren, sagt Elgammal, planen sie, die Methode an impressionistischen Werken und anderen Kunstwerken des 19. Jahrhunderts zu testen, bei denen die Pinselstriche klar sind.
Der vielversprechendste Teil der Forschung könnte die Art und Weise sein, wie die Forscher die zweite Methode verwendet haben, um klar zu machen, was das RNN tut, sagt Eric Postma von der Universität Tilburg in den Niederlanden, der an der Erkennung gearbeitet hat Kunstfälschungen mit KI seit mehr als einem Jahrzehnt. Es könnte mehr Anwendungen für künstliche Intelligenz in der Kunst geben, sagt er, aber Kunsthistoriker und Forscher, die von jahrhundertelanger Tradition durchdrungen sind, haben solche Techniken nur langsam angenommen. Das liegt zum Teil daran, dass es schwierig sein kann zu verstehen, wie eine Maschine zu ihren Ergebnissen gekommen ist – ein Problem, das diese neueste Forschung lösen könnte.