Аспірант Массачусетського технологічного інституту (MIT) США Алекс Качкін розробив інструмент на базі штучного інтелекту, здатний оперативно відновлювати пошкоджені картини.
“Реставрація картини — це весело, і здорово сісти, заповнити все це і приємно провести вечір. Однак це дуже повільний процес”, — заявив фахівець.
За його словами, цей метод може радикально змінити підхід у цій сфері. Він зауважив, що раніше подібні реставраційні роботи займали місяці або навіть роки наполегливої праці.
Нова технологія ґрунтується на створенні цифрової реконструкції твору, де пошкоджені ділянки відновлюються ШІ на основі аналізу сусідніх фрагментів. Після цього отриману маску друкують на полімерній плівці й обережно накладають на оригінал. При потребі плівку можна зняти без шкоди для самого полотна, що робить процес повністю зворотним.
Качкін протестував свою методику на картині XV століття, яку приписують так званому Майстру Поклоніння волхвів Прадо (справжня особа художника залишається невідомою). Він оцифрував зображення, позначив понад 5600 пошкоджень та відновив їх за допомогою програмної маски, що містила понад 57 000 унікальних кольорів. Для відновлення втрачених елементів, зокрема обличчя немовляти, використовувалися фрагменти з інших робіт цього автора. Так ШІ підібрав потрібні деталі, вивчивши творчий стиль митця.
Увесь процес зайняв лише кілька годин замість передбачуваних восьми днів при традиційній реставрації. Хоча технологія підходить лише для лакованих полотен, Качкін вважає, що вона дозволить повернути до експозицій чимало забутих шедеврів.
Однак разом із новими можливостями постають і етичні питання, наголосив автор інструменту. Чи допустимо закривати оригінал плівкою та чи етично відтворювати втрачені фрагменти, особливо якщо вони запозичені з інших творів?
“Буде потрібно багато роздумів про етичні проблеми, що виникають на кожному етапі цього процесу, щоб зрозуміти, як це можна застосувати таким чином, щоб це максимально відповідало принципам збереження. Ми створюємо основу для розробки подальших методів. У міру того, як інші працюватимуть над цим, ми прийдемо до більш точних методів”, — зазначив Качкін.
