Há séculos que se discute se Rafael foi ou não, de facto, o artista por detrás de uma pintura renascentista chamada Madonna della Rosa. Os investigadores utilizaram a aprendizagem automática para resolver o mistério.
Quando os historiadores de arte se esforçam por atribuir uma pintura a um artista, a sua decisão envolve uma série de testes. Verificam a composição química dos materiais, efectuam exames de raios X, procuram a proveniência e mandam os peritos analisar os mais ínfimos pormenores das cenas pintadas.
Mesmo depois de tudo isto, alguns quadros, como a Madonna della Rosa, continuam a ser objeto de discussão entre os especialistas sobre quem os pintou.
A forte suspeita era de que a pintura fosse obra do mestre renascentista Rafael, mas havia elementos na pintura que suscitavam dúvidas.
A Madonna della Rosa é uma pintura de Maria, José, Jesus e o bebé João Batista. As áreas que alguns especialistas suspeitam terem sido pintadas por um artista diferente são a cabeça de José e a rosa na parte inferior da pintura.
A IA dá uma vista de olhos
O professor Hassan Ugail, da Universidade de Bradford, desenvolveu um modelo de aprendizagem automática para analisar a pintura e confirmar se Rafael era de facto o artista.
O modelo de Ugail utilizou a aprendizagem por transferência profunda aplicada à rede neural profunda ResNet50. A ResNet50 é amplamente utilizada em tarefas de reconhecimento de imagens porque é muito boa a aprender padrões complexos em imagens.
O ResNet50 já está pré-treinado num grande conjunto de dados de imagens. A aprendizagem por transferência é uma técnica de aprendizagem automática em que um modelo desenvolvido para uma tarefa é reutilizado como ponto de partida para um modelo numa segunda tarefa. Esta técnica é especialmente útil quando os dados para a nova tarefa são limitados.
Ugail utilizou o ResNet50 pré-treinado como ponto de partida e treinou-o ainda mais em 49 pinturas que foram confirmadas como sendo de Rafael. Como resultado, o modelo tornou-se um perito no trabalho de Rafael, desde as suas pinceladas particulares, escolha de cores e composições.
Ugail afirma que o modelo consegue reconhecer peças autênticas com uma precisão de 98%.
Quem o pintou?
Quando os investigadores aplicaram o modelo à Madonna della Rosa, sugeriram que havia apenas uma probabilidade de 60% de ser obra de Rafael.
Não são boas notícias para a galeria do Prado, em Madrid, que insiste que o seu quadro é uma obra autêntica de Rafael.
Quando o modelo foi utilizado para analisar áreas específicas da pintura, a verdade por detrás do seu criador emergiu.
O modelo concluiu que as áreas que incorporam Maria, Jesus, João Batista e até a rosa suspeita, tinham uma probabilidade de 90% de serem pintadas por Rafael.
Como se suspeitava, a cabeça de José foi provavelmente pintada por um artista diferente, uma vez que o modelo lhe dava uma probabilidade inferior a 40% de ser obra de Rafael. Quando um visitante da galeria do Prado pergunta se Rafael foi de facto o artista que pintou esta obra, o conservador pode responder com confiança: "Quase sempre".
Coautor de o papelO Professor Edwards, Professor Emérito de Espectroscopia Molecular da Universidade de Bradford, afirmou: "A análise do nosso trabalho pelo programa de IA demonstrou de forma conclusiva que, enquanto as três figuras da Madonna, do Menino Jesus e de São João Batista são inequivocamente pintadas por Rafael, a de São José não o é e foi pintada por outra pessoa - possivelmente por Romano, como acreditam zur Capellen e outros".
Esta investigação pode ser aplicada a outras obras contestadas, desde que existam exemplos suficientes de obras confirmadas para utilizar como conjunto de dados de treino. O coautor, Professor Christopher Brooke, da Universidade de Nottingham, afirmou que esta nova abordagem à atribuição de obras de arte "é adaptável, na medida em que as obras de outros artistas podem ser examinadas utilizando a mesma técnica, e este é o objetivo da investigação futura".
É pouco provável que a IA venha a substituir os historiadores de arte e não se pode confiar exclusivamente neste método para determinar a atribuição correcta de obras de arte.
O Professor Adjunto da Universidade de Stanford, David G. Stork, que também é coautor do artigo, afirmou: "Os métodos informáticos estão lenta mas seguramente a provar que podem ajudar os estudos humanísticos tradicionais da arte, mas devem ser sempre utilizados com um profundo conhecimento do contexto histórico da arte e os seus resultados devem ser compreendidos e interpretados no contexto mais vasto do conhecimento artístico relevante para o problema em questão."
A aprendizagem automática não vai substituir os historiadores de arte, mas será uma grande ajuda para resolver algumas discussões antigas.
