Две панели художника эпохи Высокого Возрождения подверглись обработке с помощью искусственного интеллекта, что позволило выявить химический состав произведений, что может помочь в сохранении произведений искусства.
Группа исследователей только что просканировала два известных произведения искусства художника эпохи Высокого Возрождения Рафаэля с помощью рентгеновских лучей, а затем использовала искусственный интеллект, чтобы определить химический и цветовой состав произведений искусства.
Произведения искусства, о которых идет речь, — это Бог Отец и Дева Мария , две панели ныне уничтоженного Алтаря Барончи. Алтарь был первым зарегистрированным заказом Рафаэля, завершенным в 1501 году, на котором были изображены Дьявол, Дева Мария и коронация Святого Николая Толентинского Богом Отцом (отсюда и названия панелей ). Как художнику удалось выполнить эту работу, сохраняя при этом свою подработку в качестве черепахи, живущей в канализации, трудно сказать.
В своем недавнем исследовании, опубликованном сегодня в Science Advances, исследовательская группа взяла данные макрорентгеновской флуоресценции (MA-XRF) двух панелей и ввела их в нейронную сеть, обученную на синтетическом наборе данных, представляющем более полумиллиона спектров 57 пигментов и соединений. Другими словами, они научили модель искусственного интеллекта просеивать диапазон видимых цветов и химических соединений, которые их составляют, с помощью частых зубцов гребенки.
Модель представляла собой нейронную сеть, названную так из-за ее имитации способности человеческого мозга воспринимать и интерпретировать информацию, а затем принимать решения на основе этой информации. Применительно к рентгеновским данным панелей нейронная сеть правильно идентифицировала химические элементы, нанесенные Рафаэлем более 500 лет назад. Белый цвет в подготовительных слоях панели был правильно идентифицирован как основанный на свинце, в то время как оттенки кожи фигур содержали красную киноварь, пигмент на основе ртути.
Вы можете догадаться, что зеленые занавеси, окружающие Бога-Отца, были на основе меди. Но занавеси также были химически связаны с калием, что указывает на то, что краска, из которой они состояли, была сделана из минерала, похожего на азурит или медный резинат, смешанный с желтым пигментом лака, согласно пресс-релизу AAAS .
Но это еще не все. «Сканирование MA-XRF также выявило позолоченные мотивы двух картин на панелях, частично скрытые в текущей видимой живописной композиции, и обнаружило реставрационные работы, которые проводились с течением времени с использованием анахроничных пигментов», — написала команда в статье. Другими словами, нейронная сеть смогла обнаружить работу, проделанную для исправления Рафаэля позднее, а также оригинальные мотивы, которые не попали в окончательный вариант.
Алтарь находился в церкви в Умбрии в течение трех столетий, прежде чем был серьезно поврежден в 1789 году во время землетрясения, и уцелевшие фрагменты шедевра были разделены. Затем неповрежденные панели отправились в бурную авантюру, были подобраны папой Пием VI, прежде чем были захвачены Наполеоном и помещены в Musée Napoléon (ныне Лувр). Бог Отец и Дева Мария были привезены в Неаполь, где и остаются. Вы можете прочитать полную историю панелей алтаря на веб-сайте Frick Collection .
Поскольку команда обучала модель на синтетических данных, у нее фактически был лист ответов, по которому можно было проверить производительность модели. Модель показала лучшие результаты в областях с проблемами деконволюции (пятислоговый способ сказать, отсеивание фактической информации от шума) в тех частях панелей, где художник Высокого Возрождения использовал несколько пигментов. В этих областях запутанное использование различных пигментов и соединений затрудняет для традиционных алгоритмов деконволюции надлежащий анализ элементов, сделанных MA-XRF.
Авторы заявили, что модель «эффективно преодолевает ограничения и артефакты, обычно связанные с традиционными методами анализа деконволюции». В будущем такая работа может помочь в разработке стратегий сохранения бесценных произведений искусства, а также выявить скрытые детали, которые трудно обнаружить иным способом.
Это была важная неделя для систем искусственного интеллекта и анализа изображений: ранее на этой неделе другая группа исследователей обучила нейронную сеть на изображениях геоглифов — произведений искусства из земли — и в итоге более чем вдвое увеличила общее количество линий Наски — группы монументальных геоглифов в Перу.
Реальная польза во многих из этих случаев заключается в том, что системы искусственного интеллекта могут выполнять работу, похожую на работу экспертов-людей, но гораздо быстрее. В случае с линией Наска исследователи заставили археологов просмотреть изображения, которые, по словам сети, содержали возможный геоглиф, — гарантируя, что при движении в более быстром темпе за рулем все еще находился человек.
