Reconstruyen con inteligencia artificial una pintura perdida de Picasso

La ciencia al servicio del arte

Por Pedro Pérez

29/09/2019

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La pintura presenta una débil mujer y pertenece al Período Azul de Pablo Picasso.

Las obras de arte, en especial las pinturas, adquieren su valor en función del reconocimiento que recibe el artista, sobre todo luego de su muerte, o cuando se da por perdida, como ocurre con uno de los célebres y prolíficos pintores  del siglo XIX, Pablo Picasso, cuyas piezas extraviadas o robadas tienen un valor incalculable.

Gracias a la Inteligencia Artificial, una de las pinturas de este famoso artista pudo ser reconstruida. La figura está representada por una débil mujer y pertenece al Período Azul de Pablo Picasso,  que transcurre entre 1901 y 1904 y cuyo nombre proviene del color que domina la gama cromática de las pinturas, y tiene su origen en el suicidio de su amigo Carlos Casagemas, que dejó a Picasso lleno de dolor y tristeza.

La pintura fue detectada por primera vez en 1998, cuando los conservadores del Instituto de Arte de Chicago utilizaron rayos X y luz infrarroja para mirar detrás de la capa superior de pintura.

En la imagen la mujer se sienta con su brazo izquierdo hacia el espectador y su brazo derecho sobre su regazo, y curiosamente, coincide con un boceto que Picasso envió a un colega al mismo tiempo.

Hasta ahora, todo lo que se podía detectar de la mujer era el menor rastro de su silueta. Cualquier detalle adicional, como el color y el estilo, se perdió.

Sin embargo, al utilizar una red neuronal capacitada para distinguir el estilo de un artista de otro,  los investigadores del University College London le han dado una nueva vida.

La tecnología resulta tan versátil que incluso puede transformar un Miguel Ángel al estilo de Paul Cézanne, por ejemplo.

Tecnología inteligente

La técnica de visión artificial es llamada transferencia de estilo neural y puede identificar el estilo de una pintura y transformar el estilo de una pintura para que coincida con otro.

La base de la red neuronal fue una técnica desarrollada en 2015 por Leon Gatys en la Universidad de Tübingen, Alemania.

La tecnología resulta tan versátil que incluso puede transformar un Miguel Ángel al estilo de Paul Cézanne, por ejemplo.

Los investigadores Anthony Bourached y George Cann tomaron las imágenes de rayos X de los contornos de la mujer y las conectaron a una red neuronal construida para transformar imágenes al estilo de La Vie (1903), otra obra maestra del período azul de Picasso.

Si bien el resultado no puede recrear exactamente la pintura que Picasso creó, y posteriormente pintó, hace más de un siglo, es al menos típico del estilo que estaba adoptando en ese período.

La misma tecnología también se aplicó a The Crouching Beggar de Picasso , que se pintó sobre un paisaje que se cree que fue realizado por un pintor español contemporáneo, Santiago Rusiñol, utilizando el Parc del Laberint d’Horta de Rusiñol .

Si bien el resultado no puede recrear exactamente la pintura que Picasso creó, es al menos típico del estilo que estaba adoptando en ese período.

Rescatando un patrimonio

De Picasso existen algunas obras que se desconoce su paradero, así como su valor, más allá de considerarse parte del legado que dejó el artista. Ejemplo de ello es la pintura “Le pigeon aux petit pois” (Paloma con guisantes verdes), datada en 1911 y reportada como desaparecida en 2010 del Museo de Arte Moderno de París, Francia.

En 2010 esta pieza fue sustraída del Musée d’Art Moderne de la Ville de Paris, el ladrón la robó y tiró en un depósito que después se convirtió en una pista clave para su búsqueda, por lo que no se sabe si la pieza fue destruida o existe algún dueño afortunado que la haya encontrado en ese lugar. La pintura costó más de 20 millones de libras en una subasta.

Un trabajo que publica el diario La Nación destaca que “Pablo Picasso lidera el ranking de los 55 artistas más codiciados por los ladrones, con 572 obras robadas, según la base de datos de The Art Loss Register, una compañía privada británica que cuenta con la base más importante de datos de obras robadas del mundo”.

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