AI descubre obras de arte ocultas en pinturas famosas
Con el advenimiento de las nuevas tecnologías, los investigadores e historiadores del arte ahora pueden descubrir nueva información sobre obras de arte perdidas y dañadas. Técnicas como rayos X e imágenes infrarrojas han permitido a los expertos ver debajo de la superficie de las pinturas, revelando detalles que antes estaban ocultos. Por ejemplo, las imágenes de rayos X se han utilizado para descubrir un autorretrato de Vincent van Gogh debajo de una de sus otras pinturas, mientras que las imágenes de infrarrojos se han utilizado para detectar dibujos subyacentes en La última cena de Leonardo da Vinci.
Además de estas técnicas de imagen, también se utilizan otras tecnologías, como la impresión 3D y el modelado por computadora, para restaurar y preservar las obras de arte dañadas. Por ejemplo, la impresión 3D se ha utilizado para crear réplicas exactas de frágiles pergaminos antiguos, lo que permite a los investigadores estudiarlos sin correr el riesgo de sufrir más daños. De manera similar, el modelado por computadora se ha utilizado para crear reconstrucciones virtuales de obras de arte dañadas, lo que permite a los expertos estudiarlas con mayor detalle e incluso desarrollar planes de restauración.
El uso de nuevas tecnologías está ayudando a descubrir nueva información sobre algunas de las mejores obras de arte del mundo, acercándonos a la comprensión de su verdadera historia y significado. Mediante el uso de estas herramientas, podemos continuar preservando y protegiendo estas piezas invaluables de nuestro patrimonio cultural para las generaciones futuras. Por ejemplo, la inteligencia artificial (IA) se está utilizando para restaurar y preservar obras de arte dañadas o perdidas. En algunos casos, la IA incluso puede descubrir detalles sobre una obra de arte que anteriormente estaba oculta o perdida. Por ejemplo, la IA se puede utilizar para analizar imágenes de rayos X e infrarrojos de pinturas para revelar capas ocultas o dibujos subyacentes. En otros casos, puede crear reconstrucciones virtuales de obras de arte dañadas, lo que permite a los expertos estudiar y desarrollar planes de restauración para estas piezas.
Hasta ahora, la IA está demostrando ser una herramienta valiosa en el campo de la restauración y preservación del arte. Mediante el uso de IA para descubrir detalles ocultos y crear reconstrucciones virtuales, los expertos pueden comprender mejor las obras de arte dañadas y perdidas y desarrollar planes para preservarlas para las generaciones futuras. En algunos casos, la IA se utiliza para analizar imágenes de rayos X e infrarrojos de pinturas para revelar detalles ocultos o dibujos subyacentes. La contribución humana en este proceso incluye limpiar la imagen de rayos X para eliminar elementos de la pintura de la superficie y recopilar un conjunto de datos de las obras del artista para que la máquina aprenda su estilo.
Sin embargo, el uso de la IA en la restauración y preservación del arte no está exento de desafíos. Una barrera con la que se han topado los investigadores es la información limitada proporcionada por los rayos X tradicionales, que se utilizaron por primera vez en pinturas en el siglo XIX. Para superar esto, los conservadores a menudo toman muestras del lienzo para obtener más información sobre los materiales, los pigmentos y los posibles daños. Sin embargo, las tecnologías de escaneo más nuevas ahora les permiten obtener esta información sin tocar el trabajo.
La Galería Nacional de Londres se ha asociado con el University College London y el Imperial College London en un proyecto llamado Art Through the ICT Lens (ARTICT) para producir imágenes más claras de pinturas utilizando equipos de escaneo de última generación.
Una de las pinturas que se han estudiado como parte de este proyecto es Doña Isabel de Porcel de Francisco de Goya (c 1805), que tiene un retrato oculto de un hombre debajo. Para descubrir este retrato oculto, se combinaron múltiples escaneos de diferentes regiones del espectro electromagnético, un proceso que antes se hacía manualmente. Sin embargo, gracias a la investigación realizada como parte del proyecto ARTICT, este proceso ahora se puede realizar utilizando una computadora.
Algunas personas han cuestionado la precisión de los proyectos que intentan recrear obras de arte perdidas utilizando tecnología. Por ejemplo, el intento de Google Arts & Culture de volver a colorear las pinturas de la facultad de Klimt, que fueron destruidas en un incendio y solo se conocen a través de fotografías en blanco y negro, ha sido criticado por usar una licencia artística excesiva y reducir las pinturas a "dibujos animados". En contraste, Erdmann ha intentado limitar la entrada estética humana en sus propias reconstrucciones, y la imagen final es elegida por un algoritmo en lugar de ser seleccionada por expertos. Este tipo de proyectos ofrecen la oportunidad de explorar cómo podría haber sido una obra maestra perdida y son parte de una larga tradición de reconstrucciones históricas. Sin embargo, recientemente se crearon y experimentaron digitalmente, lo que permite que el trabajo original permanezca sin cambios. Los mejores de estos intentos son abiertamente inconclusos y sirven como punto de partida para nuestra propia imaginación.
