Imagen: REUTERS/Amir Cohen (ISRAEL - Tags: RELIGION SOCIETY) - GM1EA411NO201
Tres investigadores del Technion (el Instituto de Tecnología Israelí) han desarrollado una Inteligencia Artificial capaz de recrear y recomponer los fragmentos que faltan en un objeto arqueológico.
El algoritmo predice qué pieza debería ir al lado de la anterior y cómo debería ser, creando una imagen hipotética del objeto en cuestión.
Para ello, antes los científicos "rompen" el objeto o la pintura (digitalmente) en piezas, como si fuera un puzzle.
¿Cómo serían los frescos de la Villa de los Misterios, en Pompeya (Italia)?
¿Qué hay encima y debajo del Jesucristo del Ábside de San Clemente de Taull (Lleida)?
¿Cuántos trozos faltan en las pinturas de la iglesia de Arakos (Chipre)?
Estas preguntas quedarán pronto resueltas gracias al algoritmo desarrollado por Niv Derech, Ayellet Tal e Ilan Shimshoni, los tres israelíes inventores de la revolucionaria técnica.
No es una máquina que haga fotos y después las pegue a modo de collage, sino un nuevo método que se podrá aplicar a los algoritmos que ya existen para identificar y recomponer obras artísticas y arqueológicas.
Los primeros datan del año 1964, y aunque pueda parecer mucho tiempo, no se ha avanzado tanto en este aspecto.
Imagen: Los resultados de la IA en varios frescos del mundo
"Demostramos que nuestro enfoque vanguardista se las arregla para montar correctamente docenas de frescos y de artefactos rotos", explican en el estudio.
Aseguran que reducirá "drásticamente" el tiempo que tardan los arqueólogos en restaurar las obras de arte y los hallazgos arqueológicos.
"Tiene numerosas áreas de aplicación, como en documentos destrozados, la edición de imágenes, biología y arqueología", explican los investigadores.
El algoritmo también puede ser aplicado a las obras de arte.
De hecho, en el estudio se detallan cómo ya se han llevado a cabo algunas pruebas con objetos pertenecientes al British Museum y con frescos bizantinos pintados en Chipre.
Mejorando los algoritmos existentes
La diferencia principal entre la IA desarrollada por los científicos del Technion y las otras técnicas ya existentes desde hace años es la imaginación: los algoritmos actuales, aunque también pueden trabajar con imágenes digitalizadas de los objetos, se fijan en otros aspectos como el color o la forma de los fragmentos.
También tienen que superar problemas como la abrasión, la decoloración y la continuidad de las piezas rotas.
Imagen: El fragmento debe poder superponerse con los otros fragmentos transformados, no con el original (check verde)
Al contrario, están rotos, erosionados, con 'ruido', y, en última instancia, es extremadamente desafiante para los algoritmos que los analizan o reensamblan", continúan los investigadores.
La abrasión provoca agujeros en las piezas y la decoloración puede dar lugar a equívocos, dificultando la identificación de los fragmentos para los arqueólogos y restauradores.
La IA israelí viene a solucionar estos tres inconvenientes:
"Primero, para abordar la abrasión de un fragmento proponemos extrapolarlo antes de volver a ensamblarlo. Esto reduce el problema de la continuidad (predecir cómo 'continuará' el fragmento).
En segundo lugar, sugerimos un método de muestreo de transformación, el cual se basa en la noción de espacio de configuración, y que se adapta especialmente a nuestro problema", explican los israelíes.
Imagen: Los cuatro pasos que sigue la IA: 1. Inputs (piezas) 2. Extrapolación de fragmentos 3. Muestreo de las transformaciones 4. Búsqueda de buenos resultados 5. Emplazamiento
Tras analizar cada una de esas características, la IA coloca las piezas según considera que deberían formar parte del fresco o del elementos arqueológico en cuestión.
Como el algoritmo trabaja en cuatro fases, hemos decidido resumirlas una por una aquí debajo.
La explicación de cada paso está extraída del estudio que los investigadores israelíes han subido a arxiv.
Así funciona la IA que recrea los fragmentos perdidos
1. Extrapolación de fragmentos
La IA primero toma una foto de cada fragmento o pieza y después la extrapola, lo que produce una banda amarilla a su alrededor que predice la región erosionada y el siguiente fragmento al que iría unido.
2. Muestreo de transformaciones
El algoritmo escanea los fragmentos extrapolados del paso anterior y selecciona los que más se parecen entre sí, asegurándose de que no se superpongan unos con otros.
Si los píxeles de los fragmentos originales no se superponen pero sí lo hacen los píxeles extrapolados de los fragmentos, entonces, tienen una coincidencia.
"Más tarde, durante la fase de emplazamiento, afinaremos las transformaciones más prometedoras, mejorando la precisión", explican.
3. Búsqueda de buenos resultados
Los investigadores otorgan una puntuación a cada uno de los fragmentos, en función de lo diferentes que sean unos con otros.
Calculan una puntuación de confianza con la que se manejan y que, a su vez, indica la probabilidad de que dos fragmentos sean vecinos.
4. Emplazamiento
Tras seguir los pasos anteriores y unir los fragmentos en función de su puntuación, el algoritmo crea una pieza adyacente que muestra la visualización completa de la pieza de arte en cuestión.
Escrito por
David Sarabia
Con la colaboración de eldiario.es.
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