把人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术应用在全球画作艺术品的Artendex与美国的罗格斯大学及荷兰的画作修复暨研究工作室（Atelierfor Restoration & Research of Paintings，ARRS）共同开发了一套AI系统，可分析画作中的笔触，目的是为了辨识画作的真伪。

该系统是基于画家都具有独特笔触的概念所设计，例如当艺术家在创造原作的时候，笔触通常是自然且流畅的，若是在模仿下的笔触则会显得刻意与生硬。所谓的笔触包含了形状、色调、每个笔画在不同阶段的相对长度、运笔的方向、下笔的重量，以及其他因素等。

科学家则打造出可量化这些笔触的方法，以方便机器进行分析，像是利用视觉运算来量化形状与色调，以深度神经网络来追踪个人的笔触并量化它们的特性，还采用了类似长短期记忆（LSTM）的递归神经网络—门递归单元（GatedRecurrent Unit，GRU）。

他们先搜集了包括毕加索（PabloPicasso）及马蒂斯（Henry Matisse）在内的12位知名画家的300幅画作，约含8万个笔触，以进行系统的训练、优化、验证，与测试不同的分类方法，发现可辨识毕加索笔触的准确度为79%，马蒂斯为77%，若集结一张画作中的所有笔触，准确分辨毕加索画作的成功机率则提高到83%，马蒂斯则为80%。

尽管辨识真迹的准确度不到100%，但当科学家们聘请5位艺术家来模仿名家画作时，被系统标注为假画的成功机率却是100%。

罗格斯大学的艺术与AI实验室主任AhmedElgammal指出，艺术鉴识专家最基本的任务就是认证艺术作品，用眼睛来判断艺术作品的风格以辨真伪，同时辅以其他技术分析方法，如以成像技术、化学分析或辐射技术分析画作的表面、所使用的颜料、底色或画布等，这些技术各有所长，也都有各自的限制，而此一AI系统则是采用量化科学来取代艺术鉴识专家与成像技术，若结合其他既有的分析技术则能提供更具成本效益也更准确的辨识能力。