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Novo método usa IA para restaurar fisicamente pinturas originais

por Giovana Silva
16 de junho de 2025
em Tecnologia e Inovação
Novo método usa IA para restaurar fisicamente pinturas originais

Digitalizações da pintura durante vários estágios de sua restauração. À esquerda, a peça danificada, com o painel central mostrando um mapa dos diferentes tipos de danos presentes; linhas verdes mostram rachaduras completas no suporte do painel subjacente, linhas vermelhas finas representam grandes craquelamentos na pintura, áreas azuis correspondem a grandes perdas de tinta, enquanto regiões rosa mostram defeitos menores, como arranhões. À direita, a pintura restaurada com a máscara laminada aplicada. Créditos: Cortesia dos pesquisadores - MIT

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A restauração de arte exige mãos firmes e um olhar perspicaz. Durante séculos, os conservadores restauraram pinturas identificando áreas que precisavam de reparo e, em seguida, aplicando uma tonalidade exata para preencher uma área de cada vez. Muitas vezes, uma pintura pode ter milhares de pequenas regiões que exigem atenção individual. Restaurar uma única pintura pode levar de algumas semanas a mais de uma década.

Nos últimos anos, ferramentas de restauração digital abriram caminho para a criação de representações virtuais de obras originais restauradas. Essas ferramentas aplicam técnicas de visão computacional, reconhecimento de imagem e correspondência de cores para gerar uma versão “digitalmente restaurada” de uma pintura com relativa rapidez. Ainda assim, até agora, não havia como traduzir restaurações digitais diretamente para uma obra original. Em um artigo publicado na revista Nature, Alex Kachkine, estudante de engenharia mecânica do MIT, apresenta um novo método que desenvolveu para aplicar fisicamente uma restauração digital diretamente em uma pintura original.

A restauração é impressa em uma película de polímero muito fina, na forma de uma máscara que pode ser alinhada e colada à pintura original. Ela também pode ser facilmente removida. Kachkine afirma que um arquivo digital da máscara pode ser armazenado e consultado por futuros conservadores, para que eles vejam exatamente quais alterações foram feitas para restaurar a pintura original. “Como há um registro digital de qual máscara foi usada, daqui a 100 anos, da próxima vez que alguém trabalhar com isso, terá uma compreensão extremamente clara do que foi feito com a pintura”, diz Kachkine. “E isso nunca foi realmente possível na conservação antes.”

Como demonstração, ele aplicou o método a uma pintura a óleo do século XV, bastante danificada. O método identificou automaticamente 5.612 regiões distintas que precisavam de reparo e as preencheu com 57.314 cores diferentes. Todo o processo, do início ao fim, levou 3,5 horas, o que ele estima ser cerca de 66 vezes mais rápido do que os métodos tradicionais de restauração.

Kachkine reconhece que, como em qualquer projeto de restauração, há questões éticas a serem consideradas, em termos de se uma versão restaurada é uma representação adequada do estilo e da intenção originais de um artista. Qualquer aplicação de seu novo método, afirma ele, deve ser feita em consulta com conservadores que conheçam a história e as origens de uma pintura. “Há muitas obras de arte danificadas armazenadas que talvez nunca sejam vistas”, diz Kachkine. “Espero que, com este novo método, haja uma chance de vermos mais obras de arte, o que me deixaria muito feliz.”

Conexões digitais

O novo processo de restauração começou como um projeto paralelo. Em 2021, enquanto Kachkine se dirigia ao MIT para iniciar seu doutorado em engenharia mecânica, ele dirigiu pela Costa Leste e fez questão de visitar o máximo de galerias de arte possível ao longo do caminho. “Eu me interesso por arte há muito tempo, desde criança”, diz Kachkine, que restaura pinturas como hobby, usando técnicas tradicionais de pintura à mão. Ao visitar galerias, ele percebeu que a arte nas paredes representa apenas uma fração das obras que as galerias possuem. Grande parte da arte que as galerias adquirem fica guardada porque as obras estão velhas ou danificadas, e leva tempo para serem restauradas adequadamente. “Restaurar uma pintura é divertido, e é ótimo sentar, preencher as peças e passar uma noite agradável”, diz Kachkine. “Mas é um processo muito lento.”

Como ele aprendeu, ferramentas digitais podem acelerar significativamente o processo de restauração. Pesquisadores desenvolveram algoritmos de inteligência artificial que analisam rapidamente enormes quantidades de dados. Os algoritmos aprendem conexões dentro desses dados visuais, que aplicam para gerar uma versão digitalmente restaurada de uma pintura específica, de forma que se assemelhe ao estilo de um artista ou período. No entanto, essas restaurações digitais geralmente são exibidas virtualmente ou impressas como obras independentes e não podem ser aplicadas diretamente para retocar obras de arte originais. “Tudo isso me fez pensar: se pudéssemos restaurar uma pintura digitalmente e afetar os resultados fisicamente, isso resolveria muitos pontos problemáticos e desvantagens de um processo manual convencional”, diz Kachkine.

“Alinhar e restaurar”

Para o novo estudo, Kachkine desenvolveu um método para aplicar fisicamente uma restauração digital a uma pintura original, usando uma pintura do século XV que ele adquiriu quando chegou ao MIT. Seu novo método envolve, primeiramente, o uso de técnicas tradicionais para limpar uma pintura e remover quaisquer esforços de restauração anteriores. “Esta pintura tem quase 600 anos e passou por diversas restaurações”, diz ele. “Neste caso, houve uma boa quantidade de repintura, que precisou ser limpa para que se pudesse ver o que realmente estava lá.”

Ele escaneou a pintura limpa, incluindo as diversas áreas onde a tinta havia desbotado ou rachado. Em seguida, usou algoritmos de inteligência artificial existentes para analisar a digitalização e criar uma versão virtual de como a pintura provavelmente era em seu estado original. Em seguida, Kachkine desenvolveu um software que cria um mapa das regiões da pintura original que precisam ser preenchidas, juntamente com as cores exatas necessárias para corresponder à versão restaurada digitalmente. Esse mapa é então traduzido em uma máscara física de duas camadas, impressa em finas películas à base de polímero. A primeira camada é impressa em cores, enquanto a segunda camada é impressa exatamente no mesmo padrão, mas em branco.

“Para reproduzir a cor completamente, você precisa de tinta branca e colorida para obter o espectro completo”, explica Kachkine. “Se essas duas camadas estiverem desalinhadas, isso é muito fácil de ver. Então, também desenvolvi algumas ferramentas computacionais, com base no que sabemos sobre a percepção humana das cores, para determinar quão pequena é uma região que podemos alinhar e restaurar na prática.” Kachkine utilizou jatos de tinta comerciais de alta fidelidade para imprimir as duas camadas da máscara, que ele cuidadosamente alinhou e sobrepôs à mão sobre a pintura original, aderindo com uma fina camada de verniz convencional. As películas impressas são feitas de materiais que podem ser facilmente dissolvidos com soluções de conservação, caso os conservadores precisem revelar a obra original danificada. O arquivo digital da máscara também pode ser salvo como um registro detalhado do que foi restaurado.

Para a pintura que Kachkine utilizou, o método foi capaz de compensar milhares de perdas em apenas algumas horas. “Há alguns anos, eu estava restaurando uma pintura barroca italiana com provavelmente a mesma ordem de magnitude de perdas, e isso me levou nove meses de trabalho em meio período”, lembra ele. “Quanto mais perdas houver, melhor será este método.” Ele estima que o novo método pode ser muito mais rápido do que as abordagens tradicionais de pintura à mão. Se o método for amplamente adotado, ele enfatiza que os conservadores devem estar envolvidos em todas as etapas do processo, para garantir que a obra final esteja em sintonia com o estilo e a intenção do artista.

“Será preciso muita reflexão sobre os desafios éticos envolvidos em cada etapa deste processo para ver como isso pode ser aplicado da forma mais consistente com os princípios de conservação”, diz ele. “Estamos estabelecendo uma estrutura para o desenvolvimento de novos métodos. À medida que outros trabalharem nisso, chegaremos a métodos mais precisos.”

Tags: ArteArtes visuaisEstudoIAInovaçãoInteligência artificialMITPinturasRestauraçãoTecnologia
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