Este trabajo realizado por Álvaro Cuéllar y Sònia Boadas presenta una vía computacional para la detección de la huella caligráfica de un escriba en un conjunto documental amplio. El sistema hace uso de los avances en técnicas de HTR (Handwritten Text Recognition), habitualmente empleadas para la transcripción automática, pero utilizadas en esta ocasión para localizar la caligrafía de Lope de Vega, al lidiar con un grupo extenso de textos, en el que pueden existir decenas o cientos de manos diferentes. Han llevado a cabo un experimento de control con Lope de Vega (reconocido dramaturgo español del siglo xvii) y la plataforma Transkribus (de fácil uso para los investigadores no especialistas en informática) con resultados muy acertados: el sistema, una vez entrenado con la mano de Lope y otras doscientas manos diferentes, es capaz de señalar a Lope en documentos fuera del modelo, con unas tasas de acierto elevadas.

los investigadores actuales que deseen estudiar los autógrafos teatrales disponen ahora de una herramienta que puede facilitar la identificación de la letra de Lope de Vega.

Estos resultados abren la puerta a entrenar modelos para manos de relevancia (autores, censores, copistas, burócratas, actores, etc.) y a realizar batidas por los documentos conser-vados con el fin de localizar otros testimonios en los que hayan intervenido, lo que puede conducir a hallazgos de valor histórico, literario y patrimonial.

Gracias a este satisfactorio experimento de control, han puesto en marcha el proyecto Thal-IA, cuyo objetivo es comprender las relaciones de colaboración entre los diferentes agentes del panorama teatral (dramaturgos, directores de compañía, censores, actores, etc.). Esta empresa implica necesariamente catalogar y estudiar los manuscritos autógrafos de los dramaturgos del Siglo de Oro. Si bien algunos autores, como Lope de Vega y Calderón de la Barca, han sido ampliamente estudiados, hay una gran cantidad de dramaturgos que no han recibido tanta atención. Aunque se han escaneado los principales catálogos en busca de autógrafos de los nombres más importantes, no se han rastreado en la misma medida las colecciones de archivo en busca de escritores menos conocidos, cuya caligrafía no suele conocerse con tanta precisión. Además, la recopilación manual de miles de manuscritos requeriría un esfuerzo de proporciones titánicas. Un paleógrafo experto no puede clasificar de forma viable las docenas, cientos o incluso miles de caligrafías que aparecen en todos esos documentos. Además, son muy pocos los profesionales que cuentan con la formación y la disponibilidad suficientes para abordar el inmenso volumen de materiales que poseemos, literalmente miles de documentos escritos por cientos de manos diferentes. La aplicación de la inteligencia artificial para reconocer la escritura manuscrita puede mejorar y ampliar estas investigaciones a niveles sin precedentes.El objetivo de la primera fase del proyecto es entrenar al modelo para que reconozca alrededor de 100 manos y las busque en al menos 15 000 manuscritos. Tras este proceso de detección, la colación paleográfica definitiva siempre la realizará un investigador cualificado para verificar los hallazgos de la IA. La máquina servirá así como detector, señalando los casos de interés para su posterior verificación manual.

González, Á. C., & Cabarrocas, SB (2025).Inteligencia artificial para la identificación del autor de caligrafía: el caso de los autógrafos de Lope de Vega Hipogrifo: Revista de Literatura y Cultura del Siglo de Oro , 13 (1), 517-532.