La tecnología actúa como un aliado de excepción en la restauración de obras de arte. Desde hace décadas se emplean rayos X y técnicas similares para conocer qué se esconde bajo una pintura; técnicas de carbono 14, para datar piezas artísticas; incluso también análisis químicos con instrumentos de última generación, para desentramar los elementos químicos empleados por los artistas en la confección de las obras. Y a todas estas tecnologías, ahora se suma la inteligencia artificial con una aplicación desarrollada por la Universidad de Granada (UGR), que permite detectar daños en cuadros con una precisión mayor que la de cien restauradores juntos.
La herramienta se ha bautizado como ARTDET y ha sido desarrollada por Francisco M. García Moreno, del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos (vinculado al CITIC), junto a Jesús Cortés Alcaraz y María Visitación Hurtado Torres, y a los expertos en conservación y restauración Luis Rodrigo Rodríguez Simón y José Manuel del Castillo de la Fuente, del Departamento de Pintura y Restauración.
Cómo funciona la inteligencia artificial que detecta daños en pinturas
La herramienta ARTDET ha sido diseñada para detectar el deterioro en pinturas de manera automatizada. Funciona gracias un algoritmo de aprendizaje profundo, que identifica daños como la pérdida de capa pictórica o antiguas intervenciones en la obra, optimizando así los procesos de restauración.
Según García Moreno, “ARTDET no pretende reemplazar el ojo experto, sino facilitar las tareas más laboriosas del proceso de documentación de daños, ofreciendo una herramienta complementaria y accesible para los restauradores que les permite reducir el tiempo de desarrollo que suponen las técnicas manuales existentes”.
Cómo se entrenado a esta inteligencia artificial para restaurar obras de arte
La Inteligencia Artificial de ARTDET se entrenó con imágenes de alta resolución anotadas por restauradores, obteniendo un 80,4 % de precisión en la detección de daños y un 99 % de grado de confianza en las predicciones. “Nuestro objetivo es proporcionar a los restauradores una referencia rápida y precisa, en el proceso de documentación, que les permita orientar mejor sus intervenciones”, explica José Manuel del Castillo.
“ARTDET”, añade, “complementa el trabajo manual de restauración, ofreciendo resultados que los expertos pueden verificar y ajustar fácilmente, combinando así lo mejor de ambos mundos, la tecnología y la experiencia humana”.
El sistema está diseñado para reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios en la creación de mapas de deterioro (mapas de daños), un proceso que tradicionalmente es manual y consume muchas horas de trabajo. Tanto ARTDET como el conjunto de datos de pinturas con distintos tipos de deterioro están disponibles en acceso abierto. “Queremos que este proyecto sea un punto de partida para futuras mejoras, tanto en aspectos técnicos como en su aplicación en diferentes ámbitos de la conservación artística”, concluye García-Moreno.
