Un nuevo enfoque para rastrear obras de arte robadas
Entre 1933 y 1945, el régimen nazi llevó a cabo el robo o forzó la venta de cerca de 650.000 obras de arte. En un esfuerzo por recuperar las aproximadamente 100.000 piezas aún desaparecidas, un equipo de la Universidad de Santa Clara ha hecho disponible en línea un asistente de inteligencia artificial. Este sistema está diseñado para acelerar las búsquedas que tradicionalmente se han basado en archivos desorganizados y con múltiples errores en varios idiomas.
Origen del proyecto
La información sobre el saqueo artístico proviene del Center for Art Law, que tiene su sede en Nueva York. El nuevo sistema, denominado A.I. Provenance Assistant, ha sido específicamente entrenado para examinar registros complejos y así facilitar la restitución de las obras expoliadas por los nazis. La iniciativa comenzó cuando Michael Santoro, profesor de gestión en la Universidad de Santa Clara, se enteró de los esfuerzos del juez Timothy Reif del Tribunal de Comercio Internacional de EE.UU. por recuperar obras robadas a su abuelo, el artista de cabaré vienés Fritz Grünbaum.
Desafíos en la investigación
Según la universidad, muchos de los intentos previos realizados por museos y otras instituciones habían dado lugar a datos dispersos y aislados. Este problema de fragmentación es uno de los principales desafíos que el asistente de IA pretende resolver. Santoro, junto a sus colegas Haibing Lu y Michele Samorani, ha desarrollado un sistema que permite a los investigadores acceder a bases de datos separadas de manera mucho más rápida y eficiente.
Funcionamiento del A.I. Provenance Assistant
La primera fase técnica del proyecto consistió en extraer datos de la base del ERR Project, que abarca obras que fueron procesadas en el museo Jeu de Paume de París, un lugar clave en el que los nazis gestionaban parte del arte robado. Entre las piezas destacadas se incluyen un dibujo poco común del artista rococó Jean Antoine Watteau y Portrait d’une femme, à mi-corps de Nicolas de Largillière, una obra recuperada por los Monuments Men en mayo de 1945.
Haibing Lu lideró el desarrollo de un agente de inteligencia artificial capaz de responder a preguntas formuladas en lenguaje natural sobre esta base de datos. El asistente mejora la búsqueda al localizar términos relacionados, variaciones ortográficas y traducciones de nombres, explicando los resultados en un inglés sencillo.
Mejoras y futuras metas
Lu destaca que el equipo no creó un modelo de lenguaje desde cero, sino que adaptó modelos existentes a las necesidades específicas del proyecto. “Nuestro objetivo no era reemplazar a los investigadores de procedencia. Queríamos facilitar la exploración de décadas de registros complejos a través de una conversación natural”, declaró.
El A.I. Provenance Assistant ya está operativo, pero sus desarrolladores planean seguir perfeccionándolo, especialmente ampliando las bases de datos que utiliza. Además, se en preparación para publicar un artículo académico en un futuro próximo y crear una fundación que financie la iniciativa, hasta ahora sin recursos.
Para avanzar en esta etapa, Santoro ha incorporado a la estratega tecnológica Wendy Goldberg, quien señala que su objetivo es hacer que el uso de la IA para la restitución y el rastreo del arte sea tan accesible como cualquier otra aplicación tecnológica. “No es necesario ser un experto para encontrar la procedencia y rastrear el arte robado”, añadió.
Colaboración con expertos en el campo
Los desarrolladores también buscan la colaboración de especialistas en procedencia para adaptar la herramienta de la mejor manera a las necesidades del sector. Lu expresó: “Queremos crear herramientas que ayuden a los investigadores a identificar obras de alto riesgo, para ofrecerles algo sobre lo que investigar. Es difícil predecir quién las utilizará en el futuro”.
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