Alex Kachkin, investigador del Departamento de Ingeniería Mecánica del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en EE.UU., ha desarrollado un método que permite restaurar cuadros antiguos dañados en cuestión de horas con ayuda de la inteligencia artificial.
En su tiempo libre, el científico restaura cuadros como afición. Kachkin se enteró de que muchas galerías tienen muchos cuadros que nunca se exponen debido a su mal estado y a la necesidad de una restauración compleja. Restaurar estos cuadros a mano sería muy caro y llevaría mucho tiempo.
Sin embargo, el investigador desarrolló el método permite restaurar cuadros antiguos dañados no en años o meses, sino en unas pocas horas. Kachkin probó su método con un óleo antiguo del siglo XV. Utilizando métodos de limpieza tradicionales, eliminó el exceso de pintura aplicado durante restauraciones anteriores y realizó un escaneado de alta resolución del cuadro.
Después, Alex utilizó algoritmos de inteligencia artificial para analizar el cuadro escaneado, identificando más de 5.000 zonas dañadas. A continuación, el científico creó una copia digital del cuadro en su forma original. También IA utilizada para crear un mapa del cuadro con las zonas dañadas, las grietas y los lugares donde ya no hay pintura. Este mapa también mostraba los colores exactos que había que aplicar en esas zonas para devolver al cuadro su aspecto original.
El científico utilizó una impresora de chorro de tinta de alta calidad para convertir el mapa digital del cuadro en una máscara de dos capas impresa en una película de polímero transparente ultrafina. Una capa contenía los colores que debían sustituir a las zonas dañadas en los lugares adecuados, y la otra capa era blanca.
«Para reproducir completamente un color, se necesita tanto tinta blanca como de color para obtener el espectro completo», — explica Kachkin.
En la fase final de la restauración, el científico niveló la máscara y la aplicó a la superficie del cuadro, fijándola con una fina capa de barniz en spray. Tanto la máscara como el barniz pueden disolverse sin dañar la pintura original del cuadro.
Para el proyecto, Alex utilizó un total de 57.314 colores diferentes para restaurar 5.612 zonas distintas del cuadro, y sólo tardó unas tres horas y media. Calculó que hacer la misma tarea manualmente le habría llevado 66 veces más tiempo.
La IA ha aprendido a reconocer datos como un humano, — investigación
Los resultados del estudio se publicaron en la revista Nature
Fuente: New Atlas
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