Investigadores envolvidos na experiência ficaram surpreendidos com o nível de fiabilidade da tecnologia, pelo que pretendem prosseguir com as experiências.
Uma nova técnica de Inteligência Artificial pode evitar fraudes e ajudar os historiadores a determinar a autoria das obras de arte através da análise de pequenas secções das pinturas – algumas delas tão pequenas como metade de um metade de um milímetro – e procedendo à comparação dos traços desenhados pelos pincéis.
Esta não é a primeira vez que a tecnologia é utilizada ao serviço da arte, com muitos investigadores a usarem machine learning para que os programas aprendam a identificar as características do trabalho de cada artista (e até completá-los) sobretudo, partindo muitas vezes da análise de imagens de alta resolução das obras de arte. Este sistema, no entanto, usa digitalizações topográficas das telas.
“Descobrimos que até ao nível da cerda dos pincéis a tecnologia apresenta um elevado nível sucesso na tarefa de descobrir a autoria das pinturas”, descreveu Kenneth Singer, físico da Case Western Reserve University. “Sinceramente, não compreendemos isso, é um bocado surpreendente como a tinta que sai de uma única cerda é indicativo do que frequentemente se chama de estilo não intencional do artista.”
A investigação é o resultado de uma colaboração entre Michael McMaster, na altura um recém licenciado que trabalhava com Kenneth Singer, e Lauryn Smith, um estudante de arte. Para testar o mecanismo, quatro estudantes de arte do Cleveland Institute of Art pintaram, individualmente, flores amarelas usando pincéis semelhantes, assim como as mesmas tintas e telas.
Posteriormente, os investigadores digitalizaram os resultados através de uma ferramenta conhecida como profilómetro óptico cromático confocal (em tradução direta do inglês), criando dados exatos da altura da superfície em 3D, com referências, por exemplo, à forma como a tinta assentava nas telas. Dividiram ainda as imagens em grelhas para que o sistema de machine learning procedesse à análise das amostras aleatoriamente. No fim, este foi mesmo capaz de descobrir qual o autor com um elevado grau de fiabilidade.
“Desconstruímos a pintura em fragmentos virtuais que vão desde metade de um milímetro a alguns centímetros quadrados, pelo que já nem é perceptível o assunto tratado na obra”, descreveu Michael Hinczewski, outro físico da universidade de Case Western e co-autor da investigação. “Mesmo assim, também é possível prever, com elevados níveis de certeza, quem pintou o quê a partir de um único fragmento. É incrível.”
Numa outra investigação, cujos resultados ainda não foram publicados, os autores tentaram distinguir porções da obra original do século XVII Portrait of Juan Pardo de Tavera de El Greco. Em particular, os físicos concentraram-se em secções danificadas durante a Guerra Civil e que foram mais tarde restauradas.
“Esta é uma obra para a qual nós temos uma resposta-chave, já que temos fotografias da pintura destruída e da pintura atual, pelo que somos capazes de mapear as áreas que foram conservadas e a Inteligência Artificial foi capaz de identificar essas áreas“, apontou Kenneth Singer. “Há ainda outra secção da pintura que está identificada como conservada que não era óbvia, pelo que vamos consultar um conservador em Espanha para que ela possa analisá-la e tirar as suas conclusões”.
