I ricercatori della Delft University of Technology, nei Paesi Bassi, hanno sfruttato un’Intelligenza Artificiale per ricostruire disegni di Vincent Van Gogh che sono stati rovinati nel corso degli anni perché l’inchiostro si è sbiadito e scolorito. Il modello basato su una rete neurale convoluzionale (CNN), comunemente usata per il riconoscimento delle immagini, ha avuto successo, tanto che lo studio è stato pubblicato su Springer’s Machine Vision and Applications.

Non è il primo caso di applicazione della tecnica CNN alle opere d’arte. Anzi, negli ultimi anni numerosi gruppi di ricerca in tutto il mondo hanno sfruttato questo strumento informatico per identificare l’artista che ha creato una determinata opera, o per determinare se un dipinto fosse autentico o un falso.

I ricercatori olandesi, tuttavia, hanno sviluppato un nuovo modo per servirsi di questo strumento, più evoluto dei precedenti. In sostanza, hanno usato le tecniche di apprendimento automatico per studiare la ricostruzione pixel per pixel di dipinti deteriorati. Hanno addestrato il proprio modello sulla riproduzione di disegni deteriorati di Van Gogh. Come noto, l’impressionista non ha solo dipinto quadri, ma ha anche fatto meravigliosi disegni a inchiostro, che nel corso dell’ultimo secolo si sono notevolmente deteriorati. Non possono più essere esposti, e in pochi decenni potrebbero rovinarsi del tutto.

Per tutelare e preservare questo patrimonio ci sono stati diversi tentativi di riprodurli, ma restaurarli sarebbe l’ideale. Van der Lubbe e i suoi colleghi hanno quindi sviluppato un modello in grado di ricostruire automaticamente queste preziose opere d’arte al fine di preservarle e renderle accessibili al pubblico.

L’approccio ideato combina tecniche di analisi delle immagini multi-risoluzione e la CNN per prevedere quello che c’era un tempo nei disegni. Le CNN sono algoritmi ispirati da reti neurali biologiche come quelle del cervello umano, e possono essere addestrate per completare compiti specifici, analizzando grandi quantità di dati.

“Per quanto ne sappiamo, non ci sono o sono pochissimi gli studi precedenti sull’uso di metodi di apprendimento automatico per la ricostruzione digitale di opere d’arte”, spiega van der Lubbe, autore principale dello studio. “Questa è l’idea chiave che guida la nostra ricerca: l’uso dell’apprendimento automatico per ricostruire opere d’arte. Dai precedenti studi in cui abbiamo considerato diversi algoritmi di apprendimento automatico, gli approcci con la rete neurale convoluzionale (CNN) sembravano i più promettenti.”

I ricercatori hanno quindi addestrato una CNN per ricostruire digitalmente i disegni sbiaditi di Van Gogh. L’algoritmo è stato addestrato su un set di dati contenente riproduzioni di disegni originali di varia qualità, realizzati in periodi diversi nel secolo scorso. “Gli esempi che abbiamo usato nel nostro studio sono riproduzioni di disegni di Van Gogh in cui il contenuto e il colore sono meno sbiaditi, quindi sono più vicini al disegno originale realizzato da Van Gogh”, prosegue van der Lubbe.

Disegni e riproduzioni sono stati messi a disposizione dalla collezione del Museo Van Gogh, e dopo vari tentativi i ricercatori hanno scoperto di avere ottenuto risultati notevoli. Il lavoro dimostra quanto sia indicato l’uso dell’apprendimento automatico per la ricostruzione predittiva di immagini, documenti e opere d’arte degradate. Potrebbe essere applicato anche ad altre opere in deterioramento su carta, o ai manoscritti del XIX secolo.

“Con la ricostruzione digitale dei disegni di Van Gogh abbiamo ottenuto risultati migliori rispetto a quelli ottenuti finora utilizzando altri metodi”, spiega van der Lubbe, che prosegue: “Van Gogh è un esempio. La nostra tecnica può estendersi ai disegni di altri artisti, dipinti e vecchi documenti.”

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