Inteligência Artificial a Serviço da Arte Renascentista? Estudante do MIT Apresenta Tecnologia Revolucionária

Preservar obras de arte antigas é um processo complexo e caro que poderia ser revolucionado hoje. Alex Kachkine, estudante de engenharia mecânica no MIT, desenvolveu uma técnica baseada em IA que pode restaurar digitalmente pinturas danificadas em apenas algumas horas.

A conservação tradicional depende de análises de raios X , estudos de pigmentos e trabalho manual meticuloso. Esse processo pode levar meses e... bem, exige enormes investimentos financeiros. É por isso que os museus armazenam milhares de obras que provavelmente nunca sairão do estoque.

Alex Kachkine , estudante de engenharia mecânica no MIT e entusiasta e colecionador particular de pinturas antigas , teve sua ideia quase por acidente. Devido ao seu orçamento limitado, ele geralmente comprava apenas pinturas danificadas para sua coleção e, em seguida, as restaurava ele mesmo, de forma amadora . Com o tempo, porém, decidiu combinar suas habilidades em engenharia com seu amor pela arte e desenvolveu um método inovador de reconstrução digital baseado em inteligência artificial .

Foto ilustrativa / foto: Unsplash, Igor Omilaev

Tudo começa com uma digitalização de alta resolução da imagem. Em seguida, um algoritmo baseado em IA identifica rachaduras e lacunas na composição , que são reconstruídas digitalmente. Durante esse processo, as cores são combinadas com o ambiente e os padrões mais complexos são copiados de outras partes da imagem. Mas é aqui que a revolução começa.

Kachkine desenvolveu a chamada máscara digital . O que é isso? A imagem recriada digitalmente é impressa em uma fina película de polímero , utilizando pigmentos de alta qualidade . Essa película é aplicada à imagem e então fixada com verniz . O mais importante: ela pode ser completamente removida a qualquer momento com a ajuda de solventes de conservação, sem danificar a imagem.

Conservação de pinturas pelo método de Alex Kachkine / foto: MIT, Alex Kachkine

Na imagem acima, o elemento danificado está à esquerda. O painel central mostra um mapa dos diferentes tipos de danos . O lado direito mostra a imagem restaurada com uma máscara laminada aplicada.

Em um artigo publicado na Nature, Kachkine descreve a aplicação da técnica a uma pintura do século XV , "O Mestre da Adoração dos Magos", no Museu do Prado . A IA identificou 5.612 partes da pintura que precisavam de reparo. A máscara criada pelo estudante e sua tecnologia continha 57.314 cores e levou apenas 3,5 horas para ser aplicada. Kachkine estima que isso seja 66 vezes mais rápido do que os métodos tradicionais de restauração.

- Essa abordagem dá aos conservadores muito mais flexibilidade, permitindo a restauração de inúmeras pinturas danificadas consideradas indignas de altos orçamentos de conservação - conclui Kachkine .

Atualmente, Kachkine está arrecadando fundos para desenvolver ainda mais seu próprio método de conservação . Embora a comunidade artística seja cautelosa em relação ao assunto, suspeitamos que esse tipo de ferramenta digital em breve se tornará extremamente popular, especialmente para obras de artistas menos prestigiados.