AI descoperă lucrări de artă ascunse în picturi celebre

Odată cu apariția noilor tehnologii, cercetătorii și istoricii de artă sunt acum capabili să descopere noi informații despre operele de artă pierdute și deteriorate. Tehnici precum imagistica cu raze X și infraroșu le-au permis experților să vadă sub suprafața picturilor, dezvăluind detalii care erau ascunse anterior. De exemplu, imagistica cu raze X a fost folosită pentru a descoperi un autoportret al lui Vincent van Gogh sub una dintre celelalte picturi ale sale, în timp ce imagistica în infraroșu a fost folosită pentru a detecta desenele secundare în Cina cea de taină a lui Leonardo da Vinci.

Pe lângă aceste tehnici de imagistică, sunt folosite și alte tehnologii, cum ar fi imprimarea 3D și modelarea pe computer, pentru a restaura și conserva operele de artă deteriorate. De exemplu, imprimarea 3D a fost folosită pentru a crea replici exacte ale sulurilor antice fragile, permițând cercetătorilor să le studieze fără a risca daune suplimentare. În mod similar, modelarea computerizată a fost folosită pentru a crea reconstrucții virtuale ale operelor de artă deteriorate, permițând experților să le studieze mai în detaliu și chiar să dezvolte planuri de restaurare.

Utilizarea noilor tehnologii ajută la descoperirea de noi informații despre unele dintre cele mai mari opere de artă din lume, aducându-ne mai aproape de înțelegerea istoriei și semnificației lor adevărate. Folosind aceste instrumente, putem continua să păstrăm și să protejăm aceste piese neprețuite ale moștenirii noastre culturale pentru generațiile viitoare. De exemplu, inteligența artificială (AI) este folosită pentru a restaura și conserva operele de artă deteriorate sau pierdute. În unele cazuri, AI poate chiar să descopere detalii despre o operă de artă care a fost ascunsă sau pierdută anterior. De exemplu, AI poate fi folosită pentru a analiza imagini cu raze X și în infraroșu ale picturilor pentru a dezvălui straturi ascunse sau desene de dedesubt. În alte cazuri, poate crea reconstrucții virtuale ale operelor de artă deteriorate, permițând experților să studieze și să dezvolte planuri de restaurare pentru aceste piese.

Până acum, AI se dovedește a fi un instrument valoros în domeniul restaurării și conservării artei. Folosind inteligența artificială pentru a descoperi detalii ascunse și pentru a crea reconstrucții virtuale, experții sunt capabili să înțeleagă mai bine operele de artă deteriorate și pierdute și să dezvolte planuri pentru a le păstra pentru generațiile viitoare. În unele cazuri, AI este folosită pentru a analiza imagini cu raze X și în infraroșu ale picturilor pentru a dezvălui detalii ascunse sau desene secundare. Contribuția umană în acest proces include curățarea imaginii cu raze X pentru a elimina elementele de pe suprafața picturii și colectarea unui set de date cu lucrările artistului pentru ca mașina să le învețe stilul.

Cu toate acestea, utilizarea AI în restaurarea și conservarea artei nu este lipsită de provocări. O barieră pe care cercetătorii au întâlnit-o este informația limitată oferită de razele X tradiționale, care au fost folosite pentru prima dată în picturi în secolul al XIX-lea. Pentru a depăși acest lucru, conservatorii iau adesea mostre din pânză pentru a afla mai multe despre materiale, pigmenți și posibilele daune. Cu toate acestea, tehnologiile mai noi de scanare le permit acum să obțină aceste informații fără a atinge lucrarea.

Galeria Națională din Londra a colaborat cu University College London și Imperial College London într-un proiect numit Art Through the ICT Lens (ARTICT) pentru a produce imagini mai clare ale picturilor folosind echipamente de scanare de ultimă generație.

Una dintre picturile care au fost studiate în cadrul acestui proiect este Doña Isabel de Porcel a lui Francisco de Goya (c 1805), care are un portret ascuns al unui bărbat dedesubt. Pentru a descoperi acest portret ascuns, au fost combinate scanări multiple din diferite regiuni ale spectrului electromagnetic, proces care anterior se făcea manual. Cu toate acestea, datorită cercetărilor efectuate în cadrul proiectului ARTICT, acest proces se poate face acum folosind un computer.

Unii oameni au pus la îndoială acuratețea proiectelor care încearcă să recreeze opere de artă pierdute folosind tehnologia. De exemplu, încercarea Google Arts & Culture de a recolora picturile facultății lui Klimt, care au fost distruse într-un incendiu și sunt cunoscute doar prin fotografii alb-negru, a fost criticată pentru utilizarea excesivă a licenței artistice și reducerea picturilor la „desene animate”. În schimb, Erdmann a încercat să limiteze contribuția estetică umană în propriile reconstrucții, iar imaginea finală este aleasă de un algoritm, mai degrabă decât aleasă manual de experți. Aceste tipuri de proiecte oferă oportunitatea de a explora cum ar fi putut arăta o capodopera pierdută și fac parte dintr-o lungă tradiție de reconstrucție istorică. Cu toate acestea, acestea au fost create recent și experimentate digital, permițând ca lucrarea originală să rămână neschimbată. Cele mai bune dintre aceste încercări sunt în mod deschis neconcludente, servind drept punct de plecare pentru propria noastră imaginație.