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¿Pueden ser los ordenadores buenos especialistas en arte? El BSC lo intenta

El Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) ha lanzado una campaña de ciencia ciudadana para ayudar a recopilar datos sobre miles de obras de arte con las que enseñar, mediante Inteligencia Artificial, a los ordenadores a reconocerlas, analizarlas e interpretarlas.

Agencia EFE

Tiempo de lectura: 2'Actualizado 18:20

El Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) ha lanzado una campaña de ciencia ciudadana para ayudar a recopilar datos sobre miles de obras de arte con las que enseñar, mediante Inteligencia Artificial, a los ordenadores a reconocerlas, analizarlas e interpretarlas.

La idea es que voluntarios de toda Europa analicen 5.000 obras pictóricas para entrenar modelos de Inteligencia Artificial que ayuden a entender mejor el patrimonio cultural y artístico y hacerlo más accesible al gran público, ha explicado el BSC-CNS.

El objetivo es que las máquinas puedan analizar las pinturas, detectar imágenes o composiciones nunca antes vistas, descubrir relaciones entre sus elementos o interpretar su simbolismo con el fin de crear iniciativas culturales y de difusión como, por ejemplo, exposiciones virtuales con pinturas relacionadas de todo el mundo.

Aunque analizar los millones de obras que forman parte del patrimonio cultural y artístico es un trabajo que parece imposible para el ser humano, no es así para los superordenadores, de acuerdo con el proyecto europeo "Saint George on a Bike", coordinado por el BSC-CNS.

El proyecto, en colaboración con Europeana Foundation, arrancó en 2019 con el objetivo de emplear el supercomputador MareNostrum4 de Barcelona para entrenar modelos de Inteligencia Artificial que ayuden a entender e interpretar mejor el patrimonio cultural europeo y apoyar la difusión entre los ciudadanos de la riqueza, el valor y la importancia de la conservación de este patrimonio cultural.

Para ello, el proyecto busca generar descripciones automáticas de cientos de miles de imágenes procedentes de diversos repositorios del patrimonio cultural utilizando algoritmos de procesamiento del lenguaje natural y "deep learning".

Ahora, en una segunda fase del proyecto, los investigadores han lanzado la campaña de "crowdsourcing" en Zooniverse, un portal de ciencia ciudadana, para recoger miles de anotaciones manuales que ayuden a entrenar mejor estos modelos de Inteligencia Artificial, en la que puede participar cualquier persona.

"Nuestro proyecto permitirá un acceso rápido a información cultural que puede utilizarse no sólo para fines culturales y sociales, sino también en otros sectores como el educativo y el turístico y, posiblemente, también sea de ayuda para historiadores o antropólogos", ha explicado Maria-Cristina Marinescu, investigadora del BSC y coordinadora de "Saint George on a Bike".

"Además -ha añadido- la sociedad en general también puede beneficiarse de mejores servicios públicos, como por ejemplo una mejor accesibilidad a páginas web para las personas con discapacidad visual, narrativas que pueden exponer la injusticia social o la integración a través del patrimonio cultural colectivo para ayudar a crear una identidad europea más tolerante".

Con esta iniciativa es la primera vez que la Inteligencia Artificial proporciona descripciones de imágenes del patrimonio cultural con la mayor cobertura de temas, objetos y relaciones iconográficas, teniendo en cuenta el contexto temporal de creación de las obras y las reglas de composición de épocas y escenas de la iconografía sagrada entre los siglos XIV y XVIII.

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