Ora l’intelligenza artificiale e il machine learning servono a smascherare le opere d’arte false

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico potrebbero avere implicazioni sorprendenti per il futuro dell’autenticazione dell’arte.

Do You Trust This Computer?
Do You Trust This Computer?

Se l’Intelligenza Artificiale riuscisse a smascherare i falsi e a riconoscere una pennellata come fosse un’impronta digitale? È quello che sta provando ad ottenere un team di ricercatori della Case Western Reserve University di Cleveland scambiando i vecchi metodi di analisi ottica con una tecnica nota come Imaging 3D, che può rilevare i falsi con una precisione fino al 96%. Lo studio è stato pubblicato a fine novembre 2021 sulla rivista Heritage Science.

Il metodo porterebbe a risultati straordinari: un’attribuzione più accurata non solo di dipinti ad olio e acrilico, ma anche di disegni, acquerelli e sculture, proprio quegli approcci e tecniche artistiche che tuttora presentano difficoltà per quanto riguarda l’autenticazione. Inoltre, avvalendosi del supporto della tecnologia avanzata di Imaging 3D, gli storici dell’arte potranno riconoscere, all’interno di una stessa tela, quali aree sono state realizzate da uno specifico artista, quali dagli assistenti o dagli allievi di bottega. E sarà possibile scoprire se il dipinto è stato manipolato o falsificato.

Il fisico Kenneth Singer della Case Western Reserve University, insieme ad un team di storici dell’arte e informatici, ha impiegato uno strumento di analisi dei materiali noto come profilometro ottico confocale cromatico. Si tratta di una macchina che viene normalmente utilizzata per studiare le superfici di vari materiali.

L’AI che smaschera i falsi d’arte

INTELLIGENZA ARTIFICIATE PER TROVARE OPERE FALSE

I ricercatori hanno chiesto ad alcuni studenti del Cleveland Institute of Arts di dipingere quattro identici fiori gialli schiusi. Poi hanno inserito le immagini e tutti i dati ricavati nel profilometro, sfruttando quelle che sono conosciute come “convolutional neural networks”. La rete neurale convoluzionale consiste in un tipo di rete neurale di tipo feed-forward, ispirata all’organizzazione della corteccia visiva. Il cervello umano opera infatti delle semplificazioni formali, per consentirci di riconoscere gli oggetti che ci circondano. In questo caso, il profilometro riesce ad identificare le caratteristiche uniche presenti nelle pennellate, come fossero delle impronte digitali.

Kenneth Singer ha affermato: “in maniera notevole, sono state le scale di lunghezza ridotta – pure minuscole come il diametro di una setola – la chiave per distinguere gli artisti, in modo affidabile”.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER INDIVIDUARE OPERE MANIPOLATE

La ricerca ha un appeal maggiore rispetto ai metodi già esistenti di riconoscimento IA che utilizzano immagini digitali ad alta risoluzione, come ad esempio quelli impiegati dalla svizzera Art Recognition, fondata nel 2019 dalla fisica Carina Popovici e dall’ex banchiera Christiane Hoppe-Oehl. Per la società svizzera, Il tasso di precisione del riconoscimento arriva a circa l’85% ma occorre avvalersi di centinaia di immagini ad alta risoluzione prima di desumere risultati validi. Per il database su Cézanne, ad esempio, le immagini raccolte sono 850.

La Case Western Reserve University ha collaborato con la società madrilena Factum Arte per testare il metodo del profilometro sul Ritratto di Juan Pardo de Tavera (1609) di El Greco, dipinto danneggiato e restaurato dopo la guerra civile spagnola. Essendo stato fotografato sia prima che dopo il restauro, è facile identificare le aree della tela in cui i restauratori sono intervenuti per integrare le lacune. Queste stesse sezioni sono riconosciute dall’intelligenza artificiale come non attribuibili alla mano di El Greco. L’analisi ha spinto i ricercatori del Case Western Reserve University ad affrontare un nuovo progetto che, grazie anche al supporto degli studenti del Cleveland Institute of Art, intende verificare se il profilometro ottico sia capace di leggere un’opera d’arte, discernendo le varie mani all’azione su una singola tela. Sarebbe possibile, finalmente, comprendere quali allievi o quali membri di una determinata bottega hanno prestato il loro contributo in importanti commissioni rinascimentali e dove, invece, ha agito la mano più esperta del maestro.

– Giorgia Basili

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Giorgia Basili
Giorgia Basili (Roma, 1992) è laureata in Scienze dei Beni Culturali con una tesi sulla Satira della Pittura di Salvator Rosa, che si snoda su un triplice interesse: letterario, artistico e iconologico. Si è spe-cializzata in Storia dell'Arte alla Sapienza con una tesi di Critica d'arte sul cinema di Pier Paolo Pasolini, letto attraverso la lente warburghiana della Pathosformel. Collabora con diverse riviste di settore prediligendo tematiche quali l’arte urbana e il teatro, la cultu-ra e l’arte contemporanea nelle sue molteplici sfaccettature e derive mediali. Affascinata dall’innesto del visivo con la letteratura, di tea-tro e mitologia, si dedica alla scrittura di poesie per esprimere la propria sensibilità e il proprio pensiero estetico-critico su ciò che la circonda.