Quando l'arte incontra il machine learning

Anche il mondo dell’arte, così come la ricerca medica e le applicazioni dell’universo online, può beneficiare delle enormi potenzialità del machine learning. La dimostrazione arriva da Google, con il lancio di alcuni esperimenti che prendono vita direttamente all’interno del browser, su computer desktop oppure sullo schermo dei dispositivi mobile.

Il primo si chiama Art Palette e, come si può intuire già dal nome, permette di effettuare una ricerca all’interno di un vasto database composto da migliaia di opere, partendo non dall’autore o dal titolo bensì dalla palette dei colori che caratterizza il lavoro. È possibile scegliere manualmente cinque tonalità oppure scattare una fotografia a un qualsiasi oggetto per ottenere le corrispondenze in pochi secondi. Abbiamo effettuato una prova partendo dallo stile cromatico di Webnews, dal nostro logo e dal layout delle pagine: di seguito i risultati mostrati dall’esperimento di bigG.

Il secondo progetto consente di esplorare l’enorme archivio fotografico del LIFE Magazine che raccoglie circa quattro milioni di immagini scattate in oltre settant’anni di attività: solo il 5% è stato pubblicato, mentre il resto è ancora oggi inedito. Grazie ad algoritmi di machine vision è stato possibile scansionare, analizzare ed etichettare ogni foto, rendendo così notevolmente più semplice la ricerca. L’esperimento prende il nome di LIFE Tags e come il precedente è a un solo click di distanza.

Ultimo, ma non meno interessante esperimento, è quello che focalizza l’attenzione sul materiale esposto al MoMA, il Museum of Modern Art di New York. In questo caso grazie all’impiego del machine learning è stato possibile prendere in esame fotografie di installazioni risalenti fino all’apertura del museo nel 1929, riconoscendo in modo del tutto automatico quanto esposto e creando così un link diretto per ottenere approfondimenti sulle singole opere. Tutti esempi di come l’IA possa tornare utile per semplificare e velocizzare l’accesso alle informazioni, rendendole fruibili a tutti, indipendentemente dalla tipologia di dispositivo utilizzato o dalla conoscenza di uno specifico tema.