снимка: Case Western Reserve University
Изкуствоведите може да имат нов инструмент за потвърждаване на идентичността на оспорвани картини с помощта на изкуствен интелект (AI), благодарение на изследване на междудисциплинарен екип, ръководен от физици от университета Case Western Reserve в Кливланд, Охайо. Изследването, публикувано през ноември в списание Heritage Science, показва как анализът на обучаваща се машина на малки участъци от топографски сканирани картини, някои с размери до половин милиметър, е в състояние да припише произведението на правилния художник с до 96% точност. Технологията може също да помогне да се идентифицира кои художници са отговаряли за различни области на картина, направена от множество художници или произведена в ателието на художник, и да помогне да се разграничат автентичните произведения от фалшификатите.
Проектът се различава от другите, които се опитват да впрегнат AI за разрешаване на въпросите за идентичността по това, че повечето предишни изследвания в тази област се основават на машинен анализ на изображения с висока резолюция на картини, а не на нарисуваните повърхности на самите платна.
„Идеята е, че анализирането на мазката на четката ще създаде отпечатък“, казва Кенет Сингър, професор по физика в Case Western Reserve, който ръководи изследването. „Открихме, че дори на ниво на косъма на четката има доста голям успех при сортирането на приписването. Честно казано, ние наистина не го разбираме, всъщност е някак умопомрачително, когато си помислите за това, как боята, стичаща се по косъма на четката, е показателна за това, което наричаме неволен стил на художника."
Проектът се фокусира върху анализа на набори от картини, направени специално от студенти в Кливландския институт по изкуствата, които имаха за задача да нарисуват копия на снимка на водна лилия. Изследването включва обучение на конволюционни невронни мрежи (CNN) с триизмерни сканирания на повърхностите на картините, направени с профилометър. Чрез разделяне на платната на малки квадратни петна за анализ, CNN идентифицираха „непреднамерения стил“ или „пръстов отпечатък“ на всеки художник. След това AI успя да припише правилно други картини, като съпостави "непреднамерените стилове" на художниците в текстурите на щрихите на четката.
Екипът, който стои зад изследването, сега търси допълнителни тестове за възможностите на своя AI. Той си сътрудничи с реставрационната фирма Factum Arte, за да анализира топографско сканиране на портрета на Ел Греко - "Хуан Пардо де Тавера" (1609 г.), който беше сериозно повреден по време на Гражданската война в Испания и в последствие реставриран.
„Това е картина, за която имаме отговор, защото имаме снимки на унищожената картина и текущата картина, така че имахме възможност да направим карта на реставрираните зони и AI успя да идентифицира тези области“, казва Сингърс. „Но имаше друга част от картината, която беше идентифицирана като реставрирана, което не беше очевидно, така че ще повикаме реставратор на картини в Испания, за да разгледа картината и да види какво се случва."
В момента, изследователският екип насочва вниманието си към картини, произведени от множество художници, които се опитват да възпроизведат стила на един художник. Разграничаването между ръката на ренесансов майстор, тази на неговия звезден ученик и тези на по-малко известните му помощници отдавна е тема на разгорещен дебат сред изкуствоведи и специалисти по Стари майстори, често свързани с големи суми пари, висящи на косъм, когато творбите отиват на търг. Изследователите се надяват да разработят „безпристрастни и количествени методи, които да дадат представа за спорните приписвания на картини от ателиетата“. За тази цел те отново работят с художници от Кливландския институт по изкуствата, за да създадат чисто нови картини в ателие, в което множество художници работят върху всяко платно в единен стил.
В допълнение към студентите художници и други членове на отдела по физика на Case Western Reserve, като Майкъл Хинчевски, ключови сътрудници в изследването от университетската катедра по история на изкуството са Елизабет Болман и Дийн Йодър, който е реставраторът на картини в Музея на изкуствата в Кливланд.
„Проектът дойде от идея на мой студент, който по това време току-що беше започнал да излиза със студентка по история на изкуството“, казва Сингър. „Те отидоха на конференция по изкуство и наука и имаха идеята да използват профилометър, който имаме в една от нашите лаборатории, за извършване на повърхностна топография. Съгласих се да го направя и след известно време всичките ми ученици се включиха и сътрудничеството се разрасна. Между другото, тези двама студенти сключиха брак вече."
Следващото приложение за AI може да бъде тестването му върху среди, които имат по-малко повърхностна текстура от картините, като акварели или рисунки. „Това изглежда по-предизвикателно“, казва Сингър, „но това, което научих в този проект, е, че не трябва да съм толкова скептичен, колкото обикновено съм, защото този изкуствен интелект е изненадващо добър.“