IA descobre obras de arte escondidas em pinturas famosas
Com o advento de novas tecnologias, pesquisadores e historiadores da arte agora são capazes de descobrir novas informações sobre obras de arte perdidas e danificadas. Técnicas como raios-X e imagens infravermelhas permitiram que especialistas vissem abaixo da superfície das pinturas, revelando detalhes que antes estavam ocultos. Por exemplo, imagens de raios X foram usadas para descobrir um auto-retrato de Vincent van Gogh sob uma de suas outras pinturas, enquanto imagens infravermelhas foram usadas para detectar subdesenhos em A Última Ceia, de Leonardo da Vinci.
Além dessas técnicas de imagem, outras tecnologias, como impressão 3D e modelagem por computador, também estão sendo usadas para restaurar e preservar obras de arte danificadas. Por exemplo, a impressão 3D tem sido usada para criar réplicas exatas de frágeis pergaminhos antigos, permitindo que os pesquisadores os estudem sem arriscar mais danos. Da mesma forma, a modelagem por computador tem sido usada para criar reconstruções virtuais de obras de arte danificadas, permitindo que especialistas as estudem com mais detalhes e até mesmo desenvolvam planos de restauração.
O uso de novas tecnologias está ajudando a descobrir novas informações sobre algumas das maiores obras de arte do mundo, aproximando-nos da compreensão de sua verdadeira história e significado. Ao usar essas ferramentas, podemos continuar a preservar e proteger essas peças inestimáveis de nossa herança cultural para as gerações futuras. Por exemplo, a inteligência artificial (IA) está sendo usada para restaurar e preservar obras de arte danificadas ou perdidas. Em alguns casos, a IA é capaz de descobrir detalhes sobre uma obra de arte que estava escondida ou perdida anteriormente. Por exemplo, a IA pode ser usada para analisar imagens de raios-X e infravermelho de pinturas para revelar camadas ocultas ou subdesenhos. Em outros casos, pode criar reconstruções virtuais de obras de arte danificadas, permitindo que especialistas estudem e desenvolvam planos de restauração dessas peças.
Até agora, a IA está se mostrando uma ferramenta valiosa no campo da restauração e preservação de arte. Ao usar a IA para descobrir detalhes ocultos e criar reconstruções virtuais, os especialistas podem entender melhor as obras de arte danificadas e perdidas e desenvolver planos para preservá-las para as gerações futuras. Em alguns casos, a IA é usada para analisar imagens de raios-X e infravermelho de pinturas para revelar detalhes ocultos ou subdesenhos. A contribuição humana nesse processo inclui a limpeza da imagem de raios-X para remover elementos da pintura da superfície e reunir um conjunto de dados das obras do artista para que a máquina aprenda seu estilo.
No entanto, o uso de IA na restauração e preservação de arte não é isento de desafios. Uma barreira que os pesquisadores encontraram é a informação limitada fornecida pelos raios X tradicionais, que foram usados pela primeira vez em pinturas no século XIX. Para superar isso, os conservadores geralmente coletam amostras da tela para aprender mais sobre os materiais, pigmentos e possíveis danos. No entanto, as tecnologias de digitalização mais recentes agora permitem que eles obtenham essas informações sem tocar no trabalho.
A National Gallery de Londres fez parceria com a University College London e a Imperial College London em um projeto chamado Art Through the ICT Lens (ARTICT) para produzir imagens mais nítidas de pinturas usando equipamentos de digitalização de última geração.
Uma das pinturas que foram estudadas como parte deste projeto é Doña Isabel de Porcel (c 1805), de Francisco de Goya, que tem um retrato oculto de um homem embaixo. Para descobrir esse retrato oculto, várias varreduras de diferentes regiões do espectro eletromagnético foram combinadas, um processo que antes era feito manualmente. No entanto, graças à investigação realizada no âmbito do projeto ARTICT, este processo pode agora ser feito através de um computador.
Algumas pessoas questionaram a precisão de projetos que tentam recriar obras de arte perdidas usando tecnologia. Por exemplo, a tentativa do Google Arts & Culture de recolorir as pinturas da faculdade de Klimt, que foram destruídas em um incêndio e só são conhecidas por meio de fotografias em preto e branco, foi criticada por usar licença artística excessiva e reduzir as pinturas a "desenhos animados". Em contraste, Erdmann tentou limitar a entrada estética humana em suas próprias reconstruções, e a imagem final é escolhida por um algoritmo em vez de escolhida a dedo por especialistas. Esses tipos de projetos oferecem a oportunidade de explorar a aparência de uma obra-prima perdida e fazem parte de uma longa tradição de reconstruções históricas. No entanto, eles foram recentemente criados e experimentados digitalmente, permitindo que o trabalho original permaneça inalterado. As melhores dessas tentativas são abertamente inconclusivas, servindo como ponto de partida para nossa própria imaginação.
