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Usan inteligencia artificial para reconstruir dibujos deteriorados de Van Gogh

Investigadores de la Universidad T√©cnica de Delft en los Pa√≠ses Bajos han desarrollado recientemente un modelo basado en la red neuronal convolucional (CNN) para reconstruir dibujos que se han deteriorado con el tiempo. En su estudio, publicado en la revista Springer’s Machine Vision and Applications , utilizaron espec√≠ficamente el modelo para reconstruir algunos de los dibujos de Vincent Van Gogh que se arruinaron con el paso de los a√Īos debido a la decoloraci√≥n y decoloraci√≥n de la tinta.

¬ęLos Pa√≠ses Bajos tienen una reputaci√≥n internacional con respecto a las artes, con artistas famosos como Rembrandt, Mondrian y Van Gogh¬Ľ, dijo Jan van der Lubbe, uno de los investigadores que llev√≥ a cabo el estudio, a TechXplore. ¬ęPor lo tanto, la investigaci√≥n hist√≥rica del arte y la investigaci√≥n de c√≥mo preservar el patrimonio cultural juegan un papel importante en los Pa√≠ses Bajos.

En los √ļltimos a√Īos, un n√ļmero creciente de investigadores ha intentado desarrollar t√©cnicas de aprendizaje autom√°tico, como las CNN, para el an√°lisis de obras de arte. Hasta ahora, estas herramientas se han utilizado principalmente para identificar al artista que cre√≥ obras de arte espec√≠ficas o para determinar si las pinturas son reales o falsas.

En contraste con investigaciones anteriores, van der Lubbe y sus colegas se propusieron investigar el uso de técnicas de aprendizaje automático para la reconstrucción de pinturas deterioradas por píxeles. Cuando se trata de la preservación del arte, el deterioro de las pinturas y los dibujos es un desafío clave, por lo que las herramientas que pueden reconstruir automáticamente obras de arte incompletas o arruinadas simplificarían enormemente la obra de los historiadores del arte.

El equipo de investigadores de TU Delft entren√≥ a su modelo basado en CNN en reproducciones de dibujos deteriorados del pintor post-impresionista Van Gogh. De hecho, algunos de los dibujos a tinta de Van Gogh se han deteriorado significativamente en el √ļltimo siglo, y los historiadores del arte han intentado a menudo reproducirlos.

Estos dibujos no pueden ser exhibidos en la actualidad, y en pocas d√©cadas pueden deteriorarse por completo. Con esto en mente, Van der Lubbe y sus colegas quer√≠an desarrollar un modelo que pudiera reconstruir autom√°ticamente estas valiosas obras de arte con el fin de preservarlas y hacerlas accesibles al p√ļblico.

Using machine learning to reconstruct deteriorated Van Gogh drawings

¬ęUno de los principales objetivos de nuestra investigaci√≥n era predecir el aspecto original, pasado y futuro de las obras de arte sobre papel mediante m√©todos de aprendizaje autom√°tico que integraran los resultados de estudios en profundidad de los colores utilizados y su decoloraci√≥n a lo largo del tiempo¬Ľ, dijo van der Lubbe. ¬ęEsto podr√≠a ayudar a imaginar c√≥mo, por ejemplo, un dibujo de Van Gogh podr√≠a haberse visto en el momento de su creaci√≥n.¬Ľ
El enfoque ideado por van der Lubbe y sus colegas combina t√©cnicas para el an√°lisis de im√°genes de resoluci√≥n m√ļltiple y CNNs profundas para predecir las apariciones en el pasado de dibujos con respecto a los p√≠xeles. Las CNN son algoritmos inspirados en redes neuronales biol√≥gicas, como las del cerebro humano, que se pueden entrenar para completar tareas espec√≠ficas mediante el an√°lisis de grandes cantidades de datos.
¬ęA nuestro leal saber y entender, no existen o son muy pocos los estudios previos sobre el uso de m√©todos de aprendizaje por m√°quina para la reconstrucci√≥n digital de obras de arte¬Ľ, dijo van der Lubbe. ¬ęEsa es la idea clave que impulsa nuestra investigaci√≥n y el uso de la m√°quina de aprendizaje para reconstruir obras de arte. De estudios anteriores en los que hemos considerado diferentes algoritmos de aprendizaje autom√°tico, los enfoques de la red neural convolucional (CNN) parec√≠an m√°s prometedores¬Ľ.
En su estudio, los investigadores entrenaron específicamente a una CNN para reconstruir digitalmente los descoloridos dibujos de Van Gogh sobre papel. El algoritmo se basó en un conjunto de datos que contenía reproducciones de los dibujos originales de diversa calidad, realizados en diferentes momentos del siglo pasado.

¬ęLos ejemplos que utilizamos en nuestro estudio son reproducciones de dibujos de Van Gogh en los que el contenido y el color se han deste√Īido menos severamente, por lo que se acercan m√°s al dibujo original hecho por Van Gogh¬Ľ, dijo van der Lubbe. ¬ęObtuvimos los dibujos y reproducciones originales de la colecci√≥n del Museo Van Gogh.¬Ľ

Además de revelar cómo se veían los dibujos en el pasado, el enfoque propuesto por van der Lubbe y sus colegas podría ayudar a los historiadores de arte a identificar estrategias apropiadas de conservación y restauración de obras de arte, así como prácticas efectivas para la preservación y exhibición de obras de arte.

Using machine learning to reconstruct deteriorated Van Gogh drawings

Los investigadores evaluaron su modelo en una serie de experimentos y encontraron que logró resultados notables. Sus hallazgos destacan la viabilidad de utilizar el aprendizaje automático para la reconstrucción predictiva de imágenes, documentos y obras de arte degradadas. Aunque los investigadores utilizaron específicamente su modelo para reconstruir los dibujos de Van Gogh, también podría aplicarse a otras obras de arte deterioradas sobre papel o a manuscritos del siglo XIX.

¬ęObtuvimos mejores resultados para la reconstrucci√≥n digital de los dibujos de Van Gogh que los obtenidos hasta ahora utilizando otros m√©todos¬Ľ, dijo van der Lubbe. ¬ęPor supuesto, Van Gogh era s√≥lo una prueba o un ejemplo. Nuestra t√©cnica tambi√©n podr√≠a extenderse m√°s all√° de los dibujos de Van Gogh a dibujos de otros artistas, pinturas y documentos antiguos¬Ľ.

En el futuro, la herramienta desarrollada por van der Lubbe y sus colegas podr√≠a ayudar a los historiadores de arte a crear reconstrucciones realistas de obras de arte que de otro modo podr√≠an deteriorarse completamente. En su estudio reciente, los investigadores se enfocaron en un dibujo a la vez, entrenando a su CNN en un n√ļmero limitado de reproducciones. Sin embargo, el modelo tambi√©n podr√≠a utilizarse para predecir c√≥mo era el dibujo original bas√°ndose en una cantidad mucho mayor de reproducciones.

Además, esta técnica funciona actualmente mediante el análisis de información visual. En sus próximos estudios, a los investigadores les gustaría investigar si el análisis de información visual y química (por ejemplo, la composición de la tinta y su tasa de degradación) puede mejorar el rendimiento del modelo.

¬ęEn el presente estudio, tuvimos un dibujo actual degradado¬Ľ, dijo van der Lubbe. ¬ęCreemos que tambi√©n ser√≠a un gran desaf√≠o reconstruir el dibujo original, especialmente en los casos en que el original no est√° disponible o ha desaparecido, por lo que s√≥lo tenemos reproducciones del pasado¬Ľ.

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