MosAIc

Quando falamos de Inteligência Artificial aplicada às artes, geralmente discute-se o seu potencial criativo. Os algoritmos de geração de imagens, entre DeepDream, Deepfake, ou GAB têm surpreendido pela sua aparente capacidade criativa, criando ou recriando visões de forma automatizada, levando a questionar o papel da intuição criativa como algo exclusivamente humano. Mas não é esta a única forma de aplicar algoritmos à expressão artística. O poder de análise trazido pelas redes neuronais pode ser usado de outras formas, que nos permitem estudar de outras formas a História da Arte.

MosAIc, um Algoritmo para Aprofundar Conhecimentos de Arte 

MosAIc

O MosAIc, desenvolvido pelo CSAIL do MIT em parceria com a Microsoft, é um desses tipos de algoritmos. Foi criado para analisar obras de arte e encontrar paralelos estilísticos, temáticos e iconográficos entre elas. Não serve para automatizar o trabalho dos historiadores de arte, mas sim para o potenciar. O mais conhecedor dos historiadores não tem a capacidade de conhecer e analisar o vastíssimo corpus visual de centenas ou milhares de anos de expressão artística. 

Este algoritmo foi concebido para pesquisar imagens a partir de questões temáticas específicas, sobre objetos, ícones, motivos ou usos de cor. Os resultados que apresenta mostram obras que se relacionam com as temáticas em pesquisa, e é aqui que o MosAIc se revela uma nova fonte de conhecimento artístico. Através da pesquisa profunda em bases de dados de imagens artísticas, encontra paralelos entre trabalhos pictóricos de artistas de épocas e geografias diferentes, que não tiveram relações entre si, mas no entanto partilharam estéticas. Com isto, os historiadores de arte ganham novas intuições que enriquecem o conhecimento sobre as obras, artistas e épocas.

O MosAIc funciona como um algoritmo de deteção de similaridades em imagens, mas vai mais além de algoritmos similares que já são capazes de encontrar similaridades entre trabalhos artísticos. Porque não pretende apenas encontrar similaridades estilísticas , mas sim temáticas e de significado. Para isso, os investigadores desenvolveram uma nova técnica de estrutura de pesquisa de imagem que denominaram árvore KNN condicional, capaz de se tornar mais eficaz à medida que recebe mais pedidos de pesquisa.

Para lá de ser uma ferramenta de humanidades digitais, capaz de explorar novas formas de análise visual nas artes, o algoritmo também se mostrou capaz de outras funções. Os investigadores também aplicaram o MosAIc a imagens geradas por algoritmos deepfake, percebendo que este era capaz de depreender os modelos nos quais os deepfakes se basearam.

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Professor de TIC e coordenador PTE no AEVP onde dinamiza os projetos As TIC em 3D, LCD - Clube de Robótica; Fab@rts: o 3D nas Mãos da Educação, distinguido com prémio de mérito da Rede de Bibliotecas Escolares. Distinguido com o prémio Inclusão e Literacia Digital em 2016 (FCT/Rede TIC e Sociedade). Licenciado em ensino de Educação Visual e Tecnológica, Mestre em Informática Educacional pela Universidade Católica Portuguesa. Correntemente, frequenta pós-graduação em Programação e Robótica na Educação pelo Instituto de Educação da Universidade de Lisboa. Tutor online na Universidade Aberta. Formador especializado em introdução à modelação e impressão 3D em contextos educacionais na ANPRI (Associação Nacional de Professores de Informática) e CFAERC. Co-criador do projeto de robótica educativa open source de baixo custo Robot Anprino. Colaborador do fablab Lab Aberto, em Torres Vedras. O seu mais recente projeto é ser um dos coordenadores do concurso 3Digital, que estimula a utilização de tecnologias 3D com alunos do ensino básico e secundário.