Art Recognition
| Art Recognition
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|---|---|
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| Rechtsform | Aktiengesellschaft |
| Gründung | 2019 |
| Sitz | Adliswil |
| Leitung | Carina Popovici |
Art Recognition ist ein Technologieunternehmen mit Hauptsitz in Adliswil, im Grossraum Zürich, Schweiz. Art Recognition hat sich auf die Anwendung von Künstliche Intelligenz (KI) für die Echtheitsabklärung von Kunst und die Erkennung von Kunstfälschungen spezialisiert und integriert fortschrittliche Algorithmen and Computer Vision Technologie. Das Unternehmen ist weltweit tätig und hat sich zum Ziel gesetzt, die Transparenz und Sicherheit auf dem Kunstmarkt zu erhöhen.
Geschichte[Bearbeiten]
Art Recognition wurde 2019 von Carina Popovici und Christiane Hoppe-Oehl gegründet. Die Idee des Unternehmens basiert auf der langjährigen Herausforderung in der Kunstwelt Kunstwerke zu authentifizieren, ein Prozess, der traditionell auf Expertenurteil, historische Forschung und wissenschaftliche Analyse angewiesen ist. Die Mitbegründer erkannten die Grenzen der bestehenden Methoden und wurden durch die technologischen Fortschritte bei der digitalen Bildverarbeitung und den Algorithmen zur Mustererkennung im Kunstbereich motiviert.
Diese technologischen Fortschritte, insbesondere im Bereich der hochauflösenden digitalen Bildaufnahmen, ermöglichen eine detailliertere Untersuchung von Kunstwerken.[1] Durch die Analyse von Pinselstrichen, Signaturmustern und anderen charakteristischen Merkmalen und dem Vergleich mit bekannten Werken desselben Künstlers bieten digitalen Werkzeugen eine neue Dimension der Authentifizierung. Popovici und Hoppe-Oehl wollten einen fortschrittlichen Algorithmus entwickeln, der Experten bei der Identifizierung von Stilelementen und Muster die für einzelne Künstler typisch sind, unterstützt und so den Prozess der Authentifizerung von Kunstwerken erleichtert.
Technologie und Methodik[Bearbeiten]
Art Recognition nutzt eine Kombination aus maschinellen Lerntechniken, Computer-Vision-Algorithmen, und tiefen neuronalen Netzen, um die Echtheit von Kunstwerken zu bewerten. Der KI-Algorithmus analysiert verschiedene visuelle Merkmale wie Pinselstriche, Farbpalette, Textur und Komposition, um Muster und Ähnlichkeiten mit bekannten authentischen Kunstwerken zu erkennen.[2]
Die Technologie des Unternehmens durchläuft einen Prozess der Datensammlung, Datensatzvorbereitung und des Trainings. In der Anfangsphase werden Datensätze zusammengestellt, und die Datenauswahl wird von Kunsthistorikern überwacht, um sicherzustellen, dass nur nachgewiesenermaßen echte Kunstwerke bestimmter Künstler berücksichtigt werden. Mit diesem Ansatz soll vermieden werden, dass Kunstwerke aufgenommen werden, die möglicherweise teilweise von Schülern oder Nachahmern fertiggestellt wurden oder eine gemischte Urheberschaft aufweisen.
Bei der Vorbereitung von Datensätzen wird ein Segment des Bildsatzes zum Trainieren des KI-Algorithmus verwendet, während die restlichen Bilder zum Testen beiseite gelegt werden. In dieser Phase soll sichergestellt werden, dass der Algorithmus in der Lage ist, authentische Kunstwerke von Fälschungen zu unterscheiden. Nach dem Training wird der Algorithmus mit den Testdaten evaluiert und seine Genauigkeit und Wirksamkeit bei der Authentifizierung von Kunstwerken beurteilt.
Nach der Testphase wird der KI-Algorithmus eingesetzt, um neue Bilder zu analysieren, einschließlich Fotos von Kunden. Darüber hinaus ist der Algorithmus so entwickelt, dass er Kunstwerke identifizieren kann, die von generativer KI erstellt wurden und den Stil renommierter Künstler imitieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es dem Algorithmus, robust gegenüber adversarial attacks zu bleiben, was seine Zuverlässigkeit bei der Unterscheidung zwischen echten Kunstwerken und deep fakes erhöht.[3]
Akademische Partnerschaften und Stipendien[Bearbeiten]
Die Zusammenarbeit von Art Recognition mit der Universität Tilburg in den Niederlanden hat zum Erhalt eines Forschungszuschusses von Eurostars, Eureka (Organisation), dem Vorzeigeprogramm für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), geführt. Darüber hinaus ist das Unternehmen eine Partnerschaft mit der Universität Liverpool im Vereinigten Königreich eingegangen, die durch den Science and Technology Facilities Council (STFC) Impact Acceleration Award unterstützt wurde. Darüber hinaus hat Art Recognition eine Beziehung zu Innosuisse, einer Schweizer Innovationsagentur,[4] aufgebaut, um seine Forschungs- und Entwicklungsinitiativen zu erweitern.
Bekanntheit und Wirkung[Bearbeiten]
Der KI-Algorithmus von Art Recognition hat bei verschiedenen Medien und Branchenveranstaltungen Aufmerksamkeit erregt. Das Unternehmen wurde auf der Titelseite des The Wall Street Journal[5] ffür seine Beteiligung an der Echtheitsprüfung der Flaget-Madonna vorgestellt, von der angenommen wird, dass sie teilweise von Raffael gemalt wurde.
In einer Sendung des öffentlich-rechtlichen Schweizer Fernsehens SRF wurde gezeigt, wie der Algorithmus verwendet werden kann, um Kunstfälschungen mit hoher Genauigkeit zu erkennen[6] Ausserdem wurde die Arbeit des Unternehmens in einem TEDx-Vortrag vorgestellt, in dem die Verwendung von KI bei der Authentifizierung von Kunstwerken diskutiert wurde.
Debatte und Diskussion[Bearbeiten]
Die von Art Recognition entwickelte Technologie wurde für ihre Rolle bei der Bereitstellung einer technologiebasierten Lösung zur Kunstauthentifizierung im Vergleich zu traditionellen Methoden anerkannt. Dieser Fortschritt wird auf dem Gebiet der Kunstüberprüfung als bedeutend angesehen, da er einen modernen Ansatz für einen historisch komplexen Prozess bietet.[7]
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Echtheitsabklärung, wie er von Art Recognition vorangetrieben wurde, ist zu einem Thema des Fachdiskurses geworden. Dieses Thema stand im Mittelpunkt einer Debatte auf Radio Télévision Suisse, worin Fachleute über die Möglichkeiten und Grenzen von KI bei der Identifizierung von Kunstfälschungen diskutierten. Solche Diskussionen verdeutlichen die sich entwickelnde Landschaft der Kunstauthentifizierung im Zeitalter der digitalen Technologie.[8]
Trotz der Fortschritte in der KI-gestützten Kunstauthentifizierung steht das Feld weiterhin vor einzigartigen Herausforderungen, insbesondere hinsichtlich der Akzeptanz solcher Technologien. Experten auf diesem Gebiet betonen die Notwendigkeit, KI als ergänzendes Instrument neben den traditionellen Methoden einzusetzen und nicht als eigenständige oder endgültige Lösung für die Authentifizierung von Kunstwerken.[9]
Kontroverse Fälle[Bearbeiten]
Der KI-Algorithmus von Art Recognition wurde bereits auf mehrere, hochkarätige und umstrittene Kunstwerke angewandt und hat in der Kunstwelt grosses Interesse und Diskussionen ausgelöst.
- Samson und Dalila in der National Gallery in London: Das Gemälde „Samson und Delilah“ in der National Gallery, das traditionell dem Künstler Rubens zugeschrieben wird, wurde ebenfalls mit Hilfe der KI von Art Recognition untersucht, die das Gemälde als nicht authentisch einstufte. Diese Analyse trug zu den laufenden wissenschaftlichen Diskussionen über die Echtheit des Werks bei.[10]
- De Brecy Tondo Madonna. Ein Forscherteam der University of Bradford und Nottingham schrieb das Gemälde zunächst Raphael zu, während die von Art Recognition entwickelte KI ein negatives Ergebnis lieferte,[11] während die von Art Recognition entwickelte KI ein negatives Ergebnis lieferte. Da sich die Gesichtserkennungsmethode für die Authentifizierung von Kunstwerken als ungeeignet erwies[12], entwickelte die Gruppe in Bradford[13] eine neue Technologie, die dem von Art Recognition verwendeten Ansatz ähnlicher war. Ein entscheidender Unterschied bestand in den Datensätzen, die zum Training der jeweiligen KI-Systeme verwendet wurden. Während die KI der Bradford-Gruppe mit 49 Bildern trainiert wurde, verwendete Art Recognition einen wesentlich grösseren Datensatz von über 100 Bildern. Dieser Unterschied in der Grösse und Zusammensetzung der Trainingsdatensätze unterstreicht den erheblichen Einfluss, den die Datenauswahl auf die Ergebnisse der KI-gestützten Kunstanalyse hat.[14]
- Lucian Freud Gemälde Kontroverse: Ein Gemälde, das Lucian Freud zugeschrieben wird, wurde in der Zeitschrift The New Yorker zum Gegenstand einer Kontroverse. Die KI-Analyse von Art Recognition spielte eine entscheidende Rolle bei der Untersuchung der Echtheit des Gemäldes und trug zu einer breiteren Diskussion über die Herausforderungen bei der Überprüfung moderner Kunstwerke bei.[15]
- Tizian im Kunsthaus Zürich: Ein Gemälde, das Tizian zugeschrieben wurde und sich im Kunsthaus Zürich befindet, hat unter Kunstexperten für Diskussionen gesorgt. Die Anwendung der Technologie von Art Recognition bot eine neue Perspektive, indem KI eingesetzt wurde, um die Stilelemente des Gemäldes im Vergleich mit authentischen Werken Tizians zu analysieren. Im Anschluss an diese Debatte hat das Kunsthaus Zürich angekündigt, ein umfassendes Projekt zur Klärung der Echtheitsfragen rund um das Gemälde zu initiieren. Dieses Projekt soll in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern und Technologieunternehmen durchgeführt werden und einen multidisziplinären Ansatz zur Authentifizierung des Kunstwerks verfolgen.[16]
In jedem dieser Fälle hat die Beteiligung von Art Recognition durch KI-Analysen zusätzliche Perspektiven eröffnet und gleichzeitig zu einer breiteren Diskussion über die Rolle der Technologie bei der Kunstauthentifizierung beigetragen. Diese Fälle zeigen, dass sich die Kunstüberprüfung weiterentwickelt, wobei traditionelle Methoden durch neue technologische Ansätze ergänzt und manchmal auch in Frage gestellt werden. Sie verdeutlichen aber auch die anhaltenden Debatten über die Akzeptanz von KI im Bereich der Kunstgeschichte, insbesondere bei der Authentifizierung von Werken berühmter Künstler.
Weblinks[Bearbeiten]
- Website
- "Unser Algorithmus interessiert sich nicht für Geld, sondern für Daten", Interview mit Carina Popovici, Monopol Magazin
- Der Kunstmarkt ist mit Fälschungen durchsetzt – die Software von Carina Popovici kommt den Tätern auf die Schliche, Neue Zürcher Zeitung
- Wenn der Computer die Kunstfälschung entlarvt, SRF
Einzelnachweise[Bearbeiten]
- ↑ New tools are making it easier to authenticate paintings. In: The Economist.
- ↑ Schaerf, Ludovica; Popovici, Carina; Postma, Eric (10.2.2024), Art Authentication with Vision Transformershttps://arxiv.org/abs/2307.03039
- ↑ 2312.14998 - Synthetic images aid the recognition of human-made art forgeries.
- ↑ Innosuisse Discover 2021 - Recognising art forgeries from a photo (en)
- ↑ Is This a Real Raphael Painting? AI Says Yes, But Humans Aren't So Sure..
- ↑ Die Idee - Mit einem Algorithmus Kunstfälschungen erkennen (de) 23. Oktober 2020.
- ↑ André Müller: Art Recognition: Carina Popovici legt Kunstfälschern das Handwerk (de-CH). In: Neue Zürcher Zeitung, 19. Januar 2020.
- ↑ L'intelligence artificielle peut-elle détecter les faux dans l'art? (fr) 19. Dezember 2021.
- ↑ AI Companies Are Authenticating Old Master Paintings, But the Art World is Skeptical (en-US) 1. März 2023.
- ↑ Dalya Alberge: Was famed Samson and Delilah really painted by Rubens? No, says AI (en-GB). In: The Observer, 26. September 2021.
- ↑ Nadia Khomami: Painting 'undoubtedly' by Raphael to go on display in Bradford (en-GB). In: The Guardian, 14. Juli 2023.
- ↑ A question of attribution: just how useful can AI tools be? 11. September 2023, abgerufen am 27. August 2024.
- ↑ Carina Popovici: Two A.I. Models Produced Different Results When Authenticating a Raphael Painting. Here's Why That Doesn't Undermine the Tool's Potential (en-US) 24. Oktober 2023.
- ↑ Gareth Harris: AI meets Old Masters in the fight to authenticate paintings. In: The Financial TImes.
- ↑ Sam Knight: The Case of the Disputed Lucian Freud. In: The New Yorker. 19. September 2022, abgerufen am 27. August 2024.
- ↑ Taylor Dafoe: A Zurich Museum Found Out It May Have Acquired a Fake Titian. So Why Did It Buy Another Painting That Looks Just Like It? (en-US) 28. März 2023.
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