La IA detecta detalles misteriosos ocultos en la famosa obra maestra de Rafael: Heaven32

La IA detecta detalles misteriosos ocultos en la famosa obra maestra de Rafael: Heaven32

La inteligencia artificial (IA) se puede entrenar para ver detalles en imágenes que escapan al ojo humano. Ahora, una red neuronal de inteligencia artificial ha identificado algo inusual en un rostro en una pintura de Rafael: en realidad no fue pintado por Rafael.

El rostro en cuestión pertenece a San José, visto en la parte superior izquierda del cuadro conocido como el virgen de la rosa (o virgen de la rosa).

De hecho, los estudiosos han debatido durante mucho tiempo si la pintura es o no un original de Rafael. Si bien se requiere evidencia diversa para concluir la procedencia de una obra de arte, un método de análisis más nuevo basado en un algoritmo de inteligencia artificial se ha puesto del lado de quienes piensan que al menos algunos de los trazos fueron obra de otro artista.

Investigadores del Reino Unido y Estados Unidos desarrollaron un algoritmo de análisis personalizado basado en las obras que sabemos que son el resultado de la pincelada del maestro italiano.

virgen de la rosa
Una de estas caras no es como las demás. (Museo Nacional del Prado)

“Utilizando un análisis profundo de las características, utilizamos imágenes de pinturas autenticadas de Rafael para entrenar a la computadora para que reconociera su estilo con gran detalle, desde las pinceladas, la paleta de colores, las sombras y todos los aspectos de la obra”, dijo el matemático e informático Hassan. Ugail de la Universidad de Bradford en el Reino Unido explicado

en diciembre, cuando se publicaron los hallazgos de los investigadores.

“El ordenador ve mucho más profundamente que el ojo humano, a nivel microscópico.”

Los procesos de aprendizaje automático normalmente necesitan entrenarse en un amplio conjunto de ejemplos, algo que no siempre está disponible cuando se trata del trabajo de la vida de un solo artista. En este caso, el equipo modificó la arquitectura previamente entrenada desarrollada por Microscoft llamada ResNet50, junto con una técnica tradicional de aprendizaje automático llamada Support Vector Machine.

Anteriormente se ha demostrado que el método tiene un nivel de precisión del 98 por ciento cuando se trata de identificar pinturas de rafael. Por lo general, se entrena con imágenes completas, pero aquí el equipo también le pidió que mirara caras individuales.

Si bien la Virgen, el Niño y San Juan aparecen creados por la mano de Rafael, ese no es el caso de San José. Los investigadores señalan que en debates previos A pesar de la autenticidad de la pintura, se piensa que el rostro de San José está peor hecho que los demás en el marco.

carta de josé
Probablemente alguien más tuvo una mano en el rostro de San José. (Ugail et al., Ciencia del patrimonio2023)

“Cuando probamos el de la rosa en conjunto, los resultados no fueron concluyentes”, dicho Ugail.

“Entonces, probamos las partes individuales y, aunque se confirmó que el resto de la imagen era de Rafael, lo más probable es que la cara de Joseph no fuera la de Rafael”.

Giulio Romano, uno de los alumnos de Rafael, puede haber sido el responsable de la cuarta cara, pero eso no es seguro. Es otro ejemplo de cómo la tecnología moderna revela los secretos de las pinturas clásicas, esta vez con IA.

El virgen de la rosa Según los expertos, fue pintado sobre lienzo entre 1518 y 1520. Fue a mediados del siglo XIX cuando los críticos de arte comenzaron a sospechar que Rafael podría no haber pintado todas las obras de arte.

Ahora es casi seguro que esas sospechas se han demostrado correctas, aunque el equipo de investigación detrás del estudio desea enfatizar que esta IA ayudará a los expertos en arte en el futuro, en lugar de reemplazarlos.

“Este no es un caso en el que la IA le quita el trabajo a la gente”, dicho Ugail. “El proceso de autenticar una obra de arte implica observar muchos aspectos, desde su procedencia, pigmentos, estado de la obra, etc.

“Sin embargo, este tipo de software se puede utilizar como una herramienta para ayudar en el proceso”.

La investigación fue publicada en Ciencia del patrimonio.

Una versión anterior de este artículo se publicó en diciembre de 2023.

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