Per secoli si è discusso se Raffaello fosse o meno l'artista dietro un dipinto rinascimentale chiamato Madonna della Rosa. I ricercatori hanno utilizzato l'apprendimento automatico per risolvere il mistero.
Quando gli storici dell'arte cercano di attribuire un dipinto a un artista, la loro decisione comporta una serie di test. Controllano la composizione chimica dei materiali, eseguono scansioni a raggi X, rintracciano la provenienza e chiedono agli esperti di esaminare i minimi dettagli delle scene dipinte.
Anche dopo tutto questo, alcuni dipinti come la Madonna della Rosa fanno ancora discutere gli esperti su chi l'abbia dipinta.
Il forte sospetto era che il dipinto fosse opera del maestro rinascimentale Raffaello, ma c'erano elementi nel quadro che facevano dubitare.
La Madonna della Rosa è un dipinto che raffigura Maria, Giuseppe, Gesù e il bambino Giovanni Battista. Le aree che alcuni esperti sospettavano fossero state dipinte da un altro artista erano la testa di Giuseppe e la rosa nella parte inferiore del dipinto.
Diamo un'occhiata all'intelligenza artificiale
Il professore dell'Università di Bradford Hassan Ugail ha sviluppato un modello di apprendimento automatico per analizzare il dipinto e confermare se Raffaello fosse effettivamente l'artista.
Il modello di Ugail ha utilizzato il deep transfer learning applicato alla rete neurale profonda ResNet50. La rete ResNet50 è ampiamente utilizzata nei compiti di riconoscimento delle immagini perché è molto brava ad apprendere modelli complessi nelle immagini.
ResNet50 è già pre-addestrato su un ampio set di immagini. L'apprendimento per trasferimento è una tecnica di apprendimento automatico in cui un modello sviluppato per un compito viene riutilizzato come punto di partenza per un modello su un secondo compito. Questa tecnica è particolarmente utile quando si dispone di dati limitati per il nuovo compito.
Ugail ha usato la ResNet50 pre-addestrata come punto di partenza e l'ha addestrata ulteriormente su 49 dipinti che sono stati confermati essere di Raffaello. Di conseguenza, il modello è diventato un esperto dell'opera di Raffaello, dalle sue particolari pennellate, alla scelta dei colori e alle composizioni.
Ugail afferma che il modello è in grado di riconoscere i pezzi autentici con una precisione del 98%.
Chi l'ha dipinto?
Quando i ricercatori hanno applicato il modello alla Madonna della Rosa, hanno suggerito che c'era solo una probabilità 60% che fosse opera di Raffaello.
Non è una grande notizia per la galleria del Prado di Madrid, che insiste sul fatto che il suo dipinto è un'opera autentica di Raffaello.
Quando il modello è stato utilizzato per analizzare aree specifiche del dipinto, è emersa la verità che si cela dietro il suo creatore.
Il modello concludeva che le aree che incorporavano Maria, Gesù, Giovanni Battista e persino la rosa sospetta avevano una probabilità di 90% di essere state dipinte da Raffaello.
Come si sospettava, la testa di Giuseppe è stata probabilmente dipinta da un altro artista, dato che il modello dava una probabilità inferiore a 40% di essere opera di Raffaello. Quando un visitatore della galleria del Prado chiede se Raffaello sia effettivamente l'artista che ha dipinto quest'opera, il curatore può rispondere con sicurezza: "Per lo più".
Coautore di la cartaIl professor Edwards, professore emerito di spettroscopia molecolare all'Università di Bradford, ha dichiarato: "L'analisi del nostro lavoro da parte del programma AI ha dimostrato in modo inequivocabile che mentre le tre figure della Madonna, del Bambino e di San Giovanni Battista sono inequivocabilmente dipinte da Raffaello, quella di San Giuseppe non lo è ed è stata dipinta da qualcun altro - forse da Romano, come ritenuto da zur Capellen e altri".
Questa ricerca potrebbe essere applicata ad altre opere contestate, a condizione che vi siano sufficienti esempi di opere confermate da utilizzare come set di dati di addestramento. Il coautore, il professor Christopher Brooke dell'Università di Nottingham, ha dichiarato che questo nuovo approccio all'attribuzione delle opere d'arte "è adattabile in quanto le opere di altri artisti possono essere esaminate con la stessa tecnica, e questo è l'obiettivo della ricerca futura".
È improbabile che l'intelligenza artificiale prenda il posto degli storici dell'arte e non ci si può affidare esclusivamente a questo metodo per determinare la corretta attribuzione delle opere d'arte.
Il professore aggiunto dell'Università di Stanford David G. Stork, coautore del lavoro, ha dichiarato: "I metodi informatici stanno lentamente ma inesorabilmente dimostrando di poter aiutare gli studi umanistici tradizionali sull'arte, ma devono sempre essere impiegati con una profonda comprensione del contesto storico dell'arte e i loro risultati devono essere compresi e interpretati nel contesto più ampio della conoscenza dell'arte rilevante per il problema in questione".
L'apprendimento automatico non sostituirà gli storici dell'arte, ma sarà di grande aiuto per risolvere alcune annose discussioni.
