Durante siglos se ha debatido si Rafael fue o no el artista que pintó un cuadro renacentista llamado Madonna della Rosa. Los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para resolver el misterio.
Cuando los historiadores del arte tratan de atribuir un cuadro a un artista, su decisión implica una serie de pruebas. Comprueban la composición química de los materiales, hacen radiografías, rastrean la procedencia y encargan a expertos que analicen hasta el más mínimo detalle de las escenas pintadas.
Incluso después de todo esto, algunos cuadros, como la Madonna della Rosa, siguen suscitando discusiones entre los expertos sobre quién los pintó.
La fuerte sospecha era que el cuadro era obra del maestro renacentista Rafael, pero había elementos en la pintura que eran motivo de duda.
La Madonna della Rosa es una pintura de María, José, Jesús y un bebé, Juan el Bautista. Las zonas que algunos expertos sospechan que fueron pintadas por otro artista son la cabeza de José y la rosa de la parte inferior del cuadro.
Echemos un vistazo a la IA
Hassan Ugail, profesor de la Universidad de Bradford, desarrolló un modelo de aprendizaje automático para analizar el cuadro y confirmar si Rafael era realmente el artista.
El modelo de Ugail utilizó el aprendizaje profundo por transferencia aplicado a la red neuronal profunda ResNet50. ResNet50 se utiliza mucho en tareas de reconocimiento de imágenes porque es realmente buena aprendiendo patrones complejos en imágenes.
ResNet50 ya está preentrenado en un gran conjunto de datos de imágenes. El aprendizaje por transferencia es una técnica de aprendizaje automático en la que un modelo desarrollado para una tarea se reutiliza como punto de partida para un modelo en una segunda tarea. Esta técnica es especialmente útil cuando se dispone de datos limitados para la nueva tarea.
Ugail utilizó la ResNet50 preentrenada como punto de partida y la siguió entrenando con 49 pinturas que se confirmó que eran de Rafael. Como resultado, el modelo se convirtió en un experto en la obra de Rafael, desde sus pinceladas particulares hasta la elección de colores y composiciones.
Ugail afirma que el modelo puede reconocer piezas auténticas con una precisión del 98%.
¿Quién lo pintó?
Cuando los investigadores aplicaron el modelo a la Madonna della Rosa, sugirieron que sólo había una probabilidad 60% de que fuera obra de Rafael.
No son buenas noticias para la pinacoteca madrileña del Prado, que insiste en que su cuadro es una obra auténtica de Rafael.
Cuando se utilizó el modelo para analizar zonas concretas del cuadro, surgió la verdad que se ocultaba tras su creador.
El modelo concluyó que las zonas que incorporaban a María, Jesús, Juan el Bautista, e incluso la sospechosa rosa, tenían una probabilidad 90% de haber sido pintadas por Rafael.
Como se sospechaba, la cabeza de José fue probablemente pintada por un artista diferente, ya que el modelo le daba una probabilidad inferior a 40% de ser obra de Rafael. Cuando un visitante de la pinacoteca del Prado pregunta si Rafael fue realmente el artista que pintó esta obra, el conservador puede responder con confianza: "Casi siempre".
Coautor de el papelEn palabras del profesor Edwards, catedrático emérito de Espectroscopia Molecular de la Universidad de Bradford: "El análisis de nuestro trabajo con el programa de inteligencia artificial ha demostrado de forma concluyente que, mientras que las tres figuras de la Virgen, el Niño Jesús y San Juan Bautista son inequívocamente obra de Rafael, la de San José no lo es y ha sido pintada por otra persona, posiblemente por Romano, como creen zur Capellen y otros".
Esta investigación podría aplicarse a otras obras controvertidas siempre que haya suficientes ejemplos de obras confirmadas para utilizar como conjunto de datos de entrenamiento. El coautor, el profesor Christopher Brooke, de la Universidad de Nottingham, afirmó que este novedoso método de atribución de obras de arte "es adaptable en el sentido de que las obras de otros artistas pueden examinarse utilizando la misma técnica, y este es el objetivo de futuras investigaciones".
Es poco probable que la IA ocupe puestos de historiadores del arte y no se puede confiar exclusivamente en este método para determinar la atribución correcta de obras de arte.
David G. Stork, catedrático adjunto de la Universidad de Stanford y coautor del artículo, afirma: "Los métodos informáticos están demostrando poco a poco que pueden ayudar a los estudios humanísticos tradicionales del arte, pero siempre deben emplearse con un profundo conocimiento del contexto histórico del arte, y sus resultados deben entenderse e interpretarse en el contexto más amplio de los conocimientos artísticos pertinentes para el problema en cuestión".
El aprendizaje automático no sustituirá a los historiadores del arte, pero será de gran ayuda para zanjar algunas viejas discusiones.
