Durante el régimen nazi, entre 1933 y 1945, se calcula que alrededor de 650.000 obras de arte fueron robadas o vendidas bajo coacción. En la actualidad, un equipo de la Universidad de Santa Clara ha lanzado una herramienta basada en inteligencia artificial para localizar las aproximadamente 100.000 piezas que aún no han sido recuperadas. El objetivo es agilizar pesquisas que hasta ahora dependían de archivos incompletos, con errores y redactados en múltiples idiomas.
La cifra del saqueo fue proporcionada por el Center for Art Law, con sede en Nueva York. El sistema, denominado A.I. Provenance Assistant, fue diseñado para examinar registros complicados y encontrar indicios que permitan devolver las obras expoliadas por el régimen nazi.
La iniciativa surgió cuando el profesor de gestión Michael Santoro, de Santa Clara, se enteró de las gestiones del juez Timothy Reif, del Tribunal de Comercio Internacional de Estados Unidos, para recuperar obras robadas al primo de su abuelo, el artista de cabaré vienés Fritz Grünbaum. La universidad indicó que los esfuerzos anteriores, liderados principalmente por museos, habían acumulado información en repositorios separados y sin conexión entre sí.
Esa falta de integración es precisamente lo que el asistente busca solucionar. La herramienta fue creada por Santoro en colaboración con los profesores Haibing Lu y Michele Samorani, especialistas en sistemas de información y análisis. Su meta es reducir el tiempo que los investigadores dedican a revisar bases de datos independientes y con fallos, a una velocidad sin precedentes.
En la fase técnica inicial, los desarrolladores extrajeron información de la base de datos del ERR Project sobre las obras que pasaron por el museo Jeu de Paume de París, lugar donde los nazis procesaban parte del botín artístico. Entre las piezas identificadas se incluye un dibujo poco común del artista rococó Jean Antoine Watteau, subastado recientemente, y Portrait d’une femme, à mi-corps de Nicolas de Largillière, una obra de alrededor de 1700 que fue recuperada por los Monuments Men de Francia en mayo de 1945.
Posteriormente, Lu lideró el desarrollo de un agente de IA capaz de responder preguntas formuladas en lenguaje cotidiano sobre esa base documental. Según la universidad, la herramienta optimiza las búsquedas al identificar términos vinculados, variaciones ortográficas y traducciones de nombres, y luego presenta los resultados en inglés claro.
Lu explicó que el equipo no desarrolló un modelo de lenguaje propio desde cero, sino que adaptó modelos existentes.
“Nuestro objetivo no era reemplazar a los investigadores de procedencia”, señaló. “Era hacer que décadas de registros de archivo complejos fueran mucho más fáciles de explorar mediante una conversación natural”.
El A.I. Provenance Assistant ya está en línea, pero sus creadores prevén continuar mejorándolo, especialmente ampliando las bases de datos que emplea. El equipo también planea publicar un artículo académico cuando el proyecto crezca lo suficiente y establecer una fundación que permita contratar abogados y recaudar fondos para una iniciativa que actualmente carece de financiamiento.
Para esta fase, Santoro sumó a la estratega tecnológica y corporativa Wendy Goldberg. Citada por la universidad, Goldberg comparó el objetivo con su experiencia en AOL:
“Cuando yo estaba en AOL, todo consistía en hacer que internet fuera tan fácil de usar como el teléfono y la televisión. Esto está haciendo que usar la IA para la restitución y el rastreo del arte sea tan fácil de usar como cualquier otra aplicación tecnológica. No hace falta ser un genio para encontrar la procedencia y seguir el rastro del arte robado”.
Los creadores también esperan recibir comentarios de expertos en procedencia para ajustar la herramienta a las demandas del ámbito. De acuerdo con la publicación universitaria, Lu afirmó:
“Queremos crear herramientas que ayuden a los investigadores a identificar obras de alto riesgo, para darles algo que investigar. En cierto sentido, ni siquiera podemos imaginar quién va a usarlo”.
Fuente: Infobae