Mindenekelőtt az ismeretlen vagy kétes eredetű festmények alkotóinak beazonosítására használnák a mesterséges intelligenciát, de a hamisítványok kiszűrésében és a restaurációs munkákban is nagy segítség lehet.

A TechXplore beszámolója szerint a festmények és rajzok restaurálása során elsődleges cél az eredeti állapot visszaállítása, azonban az idők során gyakran megesett, hogy az alkotás átalakulása komoly kihívás elé állította a restaurátort. Egy holland-kínai kutatópáros ezért a gépi tanulás konvolúciós neurális hálózati módszerével próbálta megoldani a feladatot, méghozzá néhány megkopott Van Gogh segítségével. A tanulmány teljes egészében a Machine Visions and Applications szaklapban is megjelent.

Az alkotások jelenleg nincsenek kiállítható vagy művészettörténeti vizsgálatokra alkalmas állapotban, pár évtized múlva pedig teljesen tönkremehetnek a tus kifakulása és a színek torzulása miatt. Van Gogh eredetileg kék, fekete és lila eszközt használt, mára több képen ezek világosbarnára színeződtek. A Delfti Műszaki Egyetem kutatója, Jan van der Lubbe csapatával olyan módszert fejlesztettek ki, ami a meglévő nyomok alapján rekonstruálja, miként nézhetett ki eredetileg egy adott kép.

Az algoritmus pixelenként felmérte a gépi tanulás folyamatához a különböző állapotokat megjelenítő reprodukált grafikákat, majd tanulást követően előállította eredeti formájukat.

Az algoritmussal ezáltal nemcsak a múltba tekinthetünk vissza, de egyúttal azt is láthatjuk, hogyan változik tovább a művek állapota a későbbiekben.

A kutatók hamarosan bővítenék az adatokat az alkotásokon felhasznált különböző típusú és színű tinta kémiai tulajdonságaival, ami még több plusz információt adhatna, ezáltal a változásokról is pontosabb képet kaphatunk.

Az algoritmus ráadásul nemcsak a kísérletben használt Van Gogh alkotásokon alkalmazható, de más rajzok, elavult dokumentumok, kéziratok rekonstruálásához is. Van der Lubbe szerint olyan műveket rekonstruálhatnak majd, amelyeknek jelenleg csak korabeli másolatát ismerjük, mivel eredeti példányát nem sikerült megmenteni.

(Fotó: Pixabay)