L’Intelligenza Artificiale al servizio dell’arte

di Newsbot15 27—Set—2019 / 11:04 AM

Attraverso l’Intelligenza Artificiale è possibile recuperare e riportare al loro splendore quadri danneggiati o dipinti nascosti. Un gruppo di ricerca ha utilizzato la tecnica Neural Style Transfer per ottenere risultati incredibili.

Per la prima volta è stata applicata la tecnologia dell’Intelligenza Artificiale per ricostruire a colori un dipinto di Picasso La donna perduta nascosto sotto una delle opere più famose appartenente al suo Periodo Blu: il vecchio chitarrista cieco (1903).

Nel 1988 i conservatori dell’Art Institute di Chicago, dove tutt’ora è esposto, hanno sottoposto il dipinto ai raggi X e alla luce infrarossa per esaminare quanto presente sotto la superficie. La tecnica utilizzata però ritraeva solo linee deboli del quadro originale raffigurando quindi solo una traccia di quello che poteva essere stato il dipinto in origine. Oggi, Anthony Bourached e George Cann all’University College di Londra hanno usato la tecnica Neural Style Transfer combinata alla tecnologia dei raggi X per recuperare il dipinto a colori di Picasso.

Neural Style Transfer (NST) è una classe di algoritmi software che manipolano immagini digitali o video affinché prendano l’aspetto o lo stile visivo di un’altra immagine o un altro video. Questa tipologia di algoritmi sono caratterizzati dall’uso di reti neurali artificiali profonde (deep neural network) realizzate per trovare la corretta manipolazione matematica per trasformare l’input in output qualunque sia la relazione (lineare o non lineare).

Qui di seguito un video che spiega il funzionamento della NST:

I ricercatori hanno fatto riferimento allo stile di un altro quadro dello stesso Periodo Blu dell’artista per la ricostruzione:

Lo stesso procedimento è stato utilizzato per recuperare dipinti di altri artisti: questa tecnica potrebbe rivoluzionare il lavoro degli storici dell’arte.

Non solo nell’arte ma anche in tanti altri settori le applicazioni dell’AI potrebbero portare a grandi risultati. Scrivono gli stessi autori alla fine del loro articolo:

We believe that this concept is generalisable to many domains and that it implies that the jobs of tomorrow have the opportunity to be better and more fulfilling. We believe that AI art may pioneer this positive change of mentality.