Gemälde: KI hilft Restauratoren bei Farbanalyse
Modell des CNR, Istituto di Scienze del Patrimonio Culturale erzielt nahezu perfekte Ergebnisse
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Galerie: Mit KI lassen sich wertvolle Gemälde perfekt restaurieren (Foto: StockSnap, pixabay.com) |
Neapel (pte004/08.10.2024/06:15)
Das neue KI-Modell von Forschern des CNR, Istituto di Scienze del Patrimonio Culturale kann die chemische Zusammensetzung der Farben zu bestimmen, die für die Herstellung klassischer Gemälde verwendet worden sind. Die Experten haben ihr KI-Modell anhand von Datensätzen trainiert, die Informationen über 500.000 klassische Farben enthalten, die 57 Pigmente und zugehörige Verbindungen repräsentieren.
Kunst und Wissenschaft
Die Erhaltung und/oder Restaurierung alter Gemälde, insbesondere solcher von hohem Wert, ist sowohl Kunst als auch Wissenschaft. Spezialisten verfügen über eine Ausbildung in vielen Bereichen, von Chemie über Botanik bis hin zu Geschichte. Aufgrund des hohen Werts solcher Kunstwerke werden neue Techniken gesucht, um die Beschaffenheit von Gemälden besser zu verstehen, bevor eine Restaurierung erfolgt.
Ein wichtiger Forschungsbereich ist die chemische Zusammensetzung der vom Künstler verwendeten Farben. Werden die falschen Chemikalien verwendet, können Reaktionen auftreten, die zum Zerfall der Farbe führen und ein antikes Meisterwerk möglicherweise ruinieren.
Röntgenanalyse nur Basis
Um die Chemikalien zu identifizieren, aus denen eine bestimmte Farbe besteht, verwenden Experten die Röntgenfluoreszenz. Diese liefert detaillierte Infos über die Zusammensetzung der Farbe, die für ein bestimmtes Gemälde verwendet wurde, ohne dieses zu beschädigen.
Früher kratzten Restauratoren winzige Farbmengen ab, um sie im Labor zu analysieren, was die Bilder selbstredend nicht schadlos überstanden. Die Röntgenanalyse liefert exakte Daten, doch nicht die genaue Zusammensetzung der Farben, die meist aus Mischungen verschiedener Pigmente und Lösungsmitteln bestehen.
Schätzungen gehen daneben
Der Versuch, die Mischungsverhältnisse aufgrund von Schätzungen und Vermutungen zu bestimmen, geht oft schief. Um solche Fehler zu reduzieren, haben die Forscher ein KI-Modell entwickelt, das Datensätze der Makro-Röntgenfluoreszenz analysiert und die enthaltenen Chemikalien einschließlich ihres Mischungsverhältnisses ausdruckt, die zur Herstellung eines bestimmten Gemäldes genutzt wurden.
Das Team hat sein Modell bei der Identifikation der Chemikalien in den Farben getestet, die der Künstler Raffael in den Jahren 1501 und 1502 zur Herstellung von zwei Gemälden nutzte. Beide waren zuvor bereits umfassend untersucht und mit anderen Methoden getestet worden, sodass ihre chemischen Bestandteile bekannt waren.
Es zeigte sich, dass die KI die Chemikalien korrekt identifizieren konnte, darunter Blei in weißer Farbe, Quecksilber in roter Farbe und Kupfer in grüner Farbe. Darauf aufbauend können die Restauratoren die Originalfarben wieder anrühren, um Macken in alten Bildern fachgerecht und schadlos zu sanieren.
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