Seit Jahrhunderten wird darüber diskutiert, ob Raffael tatsächlich der Künstler hinter dem Renaissance-Gemälde Madonna della Rosa war oder nicht. Forscher setzten maschinelles Lernen ein, um das Rätsel zu lösen.
Wenn Kunsthistoriker versuchen, ein Gemälde einem Künstler zuzuordnen, müssen sie eine Vielzahl von Tests durchführen. Sie prüfen die chemische Zusammensetzung der Materialien, machen Röntgenaufnahmen, ermitteln die Herkunft und lassen Experten die kleinsten Details der gemalten Szenen untersuchen.
Selbst nach all dem streiten sich die Experten bei einigen Gemälden wie der Madonna della Rosa noch darüber, wer sie gemalt hat.
Es wurde stark vermutet, dass es sich bei dem Gemälde um ein Werk des Renaissancemeisters Raffael handelte, aber es gab Elemente auf dem Gemälde, die Anlass zu Zweifeln gaben.
Die Madonna della Rosa ist ein Gemälde, das Maria, Josef, Jesus und das Kind Johannes des Täufers zeigt. Einige Experten vermuten, dass der Kopf Josephs und die Rose am unteren Rand des Bildes von einem anderen Künstler gemalt wurden.
Lassen Sie AI einen Blick darauf werfen
Hassan Ugail, Professor an der Universität Bradford, entwickelte ein maschinelles Lernmodell zur Analyse des Gemäldes, um festzustellen, ob Raphael tatsächlich der Künstler war oder nicht.
Ugails Modell verwendet Deep Transfer Learning, das auf das tiefe neuronale Netz ResNet50 angewendet wird. ResNet50 wird häufig für Bilderkennungsaufgaben verwendet, da es sehr gut komplexe Muster in Bildern lernen kann.
ResNet50 ist bereits mit einem großen Datensatz von Bildern trainiert worden. Transferlernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein für eine Aufgabe entwickeltes Modell als Ausgangspunkt für ein Modell für eine zweite Aufgabe wiederverwendet wird. Diese Technik ist besonders hilfreich, wenn für die neue Aufgabe nur begrenzte Daten zur Verfügung stehen.
Ugail nutzte das vortrainierte ResNet50 als Ausgangspunkt und trainierte es weiter auf 49 Gemälden, die als von Raffael stammend bestätigt wurden. Auf diese Weise wurde das Modell zu einem Experten für Raffaels Werk, was seine besondere Pinselführung, die Wahl der Farben und die Kompositionen betrifft.
Laut Ugail kann das Modell authentische Stücke mit einer Genauigkeit von 98 Prozent erkennen.
Wer hat es gemalt?
Als die Forscher das Modell auf die Madonna della Rosa anwandten, ergab sich eine Wahrscheinlichkeit von nur 60%, dass es sich um ein Werk Raffaels handelt.
Keine gute Nachricht für die Madrider Prado-Galerie, die darauf besteht, dass ihr Gemälde ein authentisches Werk Raffaels ist.
Als das Modell verwendet wurde, um bestimmte Bereiche des Gemäldes zu analysieren, kam die Wahrheit über seinen Schöpfer ans Licht.
Das Modell kam zu dem Schluss, dass die Bereiche, die Maria, Jesus, Johannes den Täufer und sogar die verdächtige Rose enthalten, mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% von Raffael gemalt wurden.
Wie vermutet, wurde der Kopf Josephs wahrscheinlich von einem anderen Künstler gemalt, da das Modell mit einer Wahrscheinlichkeit von weniger als 40% ein Werk Raffaels ist. Wenn ein Besucher der Prado-Galerie fragt, ob Raffael tatsächlich der Künstler war, der dieses Werk gemalt hat, kann der Kurator getrost antworten: "Meistens."
Co-Autor von das PapierProfessor Edwards, emeritierter Professor für Molekularspektroskopie an der Universität Bradford, sagte: "Die Analyse unserer Arbeit durch das KI-Programm hat eindeutig gezeigt, dass die drei Figuren der Madonna, des Christuskindes und des heiligen Johannes des Täufers eindeutig von Raffael gemalt wurden, die des heiligen Josef jedoch nicht, sondern von jemand anderem - möglicherweise von Romano, wie von zur Capellen und anderen angenommen."
Diese Forschung könnte auch auf andere umstrittene Werke angewandt werden, solange es genügend Beispiele bestätigter Werke gibt, die als Trainingsdatensatz verwendet werden können. Mitautor Professor Christopher Brooke von der Universität Nottingham sagte, dass dieser neuartige Ansatz für die Zuschreibung von Kunstwerken "insofern anpassbar ist, als Werke anderer Künstler mit der gleichen Technik untersucht werden können, und dies ist das Ziel künftiger Forschung".
Es ist unwahrscheinlich, dass KI die Arbeit von Kunsthistorikern übernehmen wird, und diese Methode kann nicht ausschließlich zur Bestimmung der korrekten Zuordnung von Kunstwerken herangezogen werden.
David G. Stork, außerordentlicher Professor an der Stanford University und Mitautor der Studie, sagte: "Computermethoden beweisen langsam aber sicher, dass sie traditionelle humanistische Kunststudien unterstützen können, aber sie müssen immer mit einem tiefen Verständnis des kunsthistorischen Kontextes eingesetzt werden, und ihre Ergebnisse müssen im breiteren Kontext des für das jeweilige Problem relevanten Kunstwissens verstanden und interpretiert werden."
Das maschinelle Lernen wird die Kunsthistoriker nicht ersetzen, aber es wird eine große Hilfe bei der Klärung einiger uralter Streitfragen sein.
