Nueva técnica apoyada en IA permite reducir el tiempo de restauración de obras de arte dañadas

Los restauradores de arte se dedican a devolver a un estado lo más cercano al original de obras de arte dañadas. Lo hacen a través de un proceso minucioso, y en muchos casos manual, que pasa por identificar en primer lugar las zonas estropeadas por el paso del tiempo o la acción de diversos elementos externos, y devolverlas a su estado original aplicando distintas técnicas, que han ido evolucionando a lo largo de los tiempos. La duración total del proceso depende generalmente de lo dañada que esté la obra y de las técnicas empleadas, y puede ir desde unas pocas semanas hasta superar los diez años de trabajos. La IA puede acortarlo.

Todo gracias a una técnica apoyada por IA que han desarrollado un equipo de investigadores del MIT (Massachusetts Institute of Technology) de Estados Unidos, que permite generar restauraciones digitales de obras de arte dañadas para después transferirlas a las piezas originales.

Para realizar tanto la creación de las restauraciones digitales como su transferencia utilizan algoritmos de IA, reconocimiento de imágenes y técnicas avanzadas de reproducción cromática. Según los autores del estudio, publicando en la revista Nature, el método reduce de manera muy significativa el tiempo necesario para restaurar una pintura, ya que logra que un proceso que puede durar varios meses o años esté terminado en solo unas horas.

El primer firmante del estudio, el graduado en ingeniería mecánica del MIT Alex Kackine, explica que esta nueva tecnología imprime una película de polímero muy fina, en formato de máscara, que es capaz de alinearse con la pintura dañada. Se trata de un sustituto que, además de poderse retirar con facilidad, podría ayudar a los conservadores del futuro a conocer cómo fue la pintura previa y qué cambios fue experimentando con el paso del tiempo.

Como demostración de su trabajo, aplicó su herramienta a una pintura deteriorada del siglo XV. El sistema identificó nada menos que 5.612 zonas que necesitaban una reparación. A continuación las rellenó con 57.314 colores distintos. El tiempo que tardó todo el proceso en concluir fue inferior a los cuatro minutos: 66 veces más rápido que lo que dura una restauración tradicional.

Cuando recibió el cuadro para restaurar, lo primero que hizo fue aplicar técnicas tradicionales a la pintura, con el objetivo de poder limpiar la pintura superpuesta, ya que según Kackine, la obra había experimentado varios intentos de restauración.

Después la escaneó, y empleó IA para generar una versión de cómo era la obra en el momento en el que se pintó.  Paralelamente, utilizando un software capaz de desarrollar un mapa de las regiones que necesitarían un relleno, imprimió una máscara física de dos capas, para lo que utilizó exclusivamente polímeros.

El ingeniero cuenta que para reproducir los tonos con exactitud, fue necesario utilizar tinta blanca y de color. De esta manera consiguieron obtener la gama completa de colores. El autor del estudio empleó tinta comercial de alta calidad para imprimir las capas de la máscara, y las superpuso a mano sobre la pintura original. Por último, empleó un pulverizador fino de barniz para sellar la restauración.

Eso sí, para que el trabajo no sea definitivo, y pueda darse marcha atrás para dejarla como estaba, la película adherida a la obra original se puede retirar con facilidad, ya que para su creación se utilizaron materiales disolubles.

Los algoritmos aprenden sobre las conexiones que hay en datos visuales para generar una versión restaurada de la pintura, y hacerlo además emulando el estilo del artista que la creó, o del periodi de tiempo en el que se generó. Pero las restauraciones que crea son virtuales. Una vez conseguidas, tienen que imprimirse para ser consideradas una obra original o, com en este caso, como una versión para el retoque del original.

La herramienta que han desarrollado estos investigadores del MIT podría utilizarse como un complemento a las tradicionales empleadas en restauración. También puede servir para ayudar a los restauradores a garantizar que la pintura final esté acorde con el estilo y la intención del artista.

Con este sistema, Kackine quiere acabar con uno de los problemas de muchos museos y pinacotecas: tener obras de arte dañadas guardadas en los almacenes esperando su restauración. Según este ingeniero, con este método se puede llegar a agilizar tanto las tareas de restauración que el proceso se converta en algo más ágil y, además, más económico, ya que se tardará menos tiempo en terminar una restauración de un cuadro.

No obstante, los autores del estudio señalan que todavía es necesario debatir sobre los desafíos éticos que están implicados en este proceso, para ver cómo es posible aplicarlo para que sea coherente con los principios de conservación.