Sebuah tim peneliti baru saja memindai dua karya seni terkenal karya seniman High Renaissance Raphael dengan sinar-X, dan kemudian menggunakan kecerdasan buatan untuk membedakan susunan kimia dan warna dalam karya seni tersebut.
Karya seni yang dimaksud adalah Tuhan Bapa Dan Perawan Mariadua panel dari Baronci Altarpiece yang kini telah hancur. Altarpiece tersebut merupakan karya pertama Raphael yang tercatat, yang diselesaikan pada tahun 1501, yang menggambarkan Iblis, Perawan Maria, dan penobatan Santo Nikolas dari Tolentino oleh Tuhan Bapa (maka judul panel tersebut—tentu saja). Sulit untuk mengatakan bagaimana seniman tersebut dapat menyelesaikan karya ini sambil tetap menjalani pekerjaan sampingannya sebagai kura-kura penghuni selokan. Lelucon itu wajib.
Dalam studi terbarunya—yang dipublikasikan hari ini di Science Advances—tim peneliti mengambil data fluoresensi sinar-X makro (MA-XRF) dari dua panel dan memasukkannya ke dalam jaringan saraf yang diajarkan pada kumpulan data sintetis yang mewakili lebih dari setengah juta spektrum dari 57 pigmen dan senyawa. Dengan kata lain, mereka mengajarkan model kecerdasan buatan untuk memilah rentang warna yang terlihat dan senyawa kimia yang membuatnya dengan sisir bergigi rapat.
Model tersebut merupakan jaringan saraf, yang dinamai demikian karena meniru kemampuan otak manusia untuk menerima dan menginterpretasikan informasi, lalu membuat keputusan berdasarkan informasi tersebut. Diterapkan pada data sinar-X panel, jaringan saraf tersebut mengidentifikasi dengan tepat unsur-unsur kimia yang diterapkan oleh Raphael lebih dari 500 tahun yang lalu. Warna putih pada lapisan persiapan panel diidentifikasi dengan tepat sebagai warna berbasis timbal, sementara warna kulit figur mengandung warna merah terang, pigmen berbasis merkuri.
Anda mungkin menduga bahwa tirai hijau yang mengelilingi Tuhan Bapa berbahan dasar tembaga. Namun, tirai tersebut juga secara kimiawi dikaitkan dengan kalium, yang menunjukkan bahwa cat yang menyusunnya terbuat dari mineral seperti azurite atau resinat tembaga yang dicampur dengan pigmen danau kuning, menurut rilis AAAS.
Namun itu belum semuanya. “Pemindaian MA-XRF juga mengungkapkan motif berlapis emas dari dua panel lukisan, sebagian tertutup dalam komposisi gambar yang terlihat saat ini, dan mendeteksi pekerjaan restoratif [that] “terjadi seiring waktu yang melibatkan pigmen anakronistis,” tulis tim tersebut dalam makalah tersebut. Dengan kata lain, jaringan saraf tersebut mampu menemukan pekerjaan yang dilakukan untuk memperbaiki Raphael di kemudian hari, serta motif asli yang tidak berhasil masuk ke dalam potongan akhir.
Altar tersebut berada di sebuah gereja di Umbria selama tiga abad sebelum rusak parah pada tahun 1789 akibat gempa bumi, dan pecahan-pecahan mahakarya yang masih ada dipecah-pecah. Panel-panel yang tidak rusak kemudian mengalami perjalanan yang penuh gejolak untuk mencari asal-usulnya, diambil oleh Paus Pius VI sebelum disita oleh Napoleon dan dipajang di Musée Napoléon (sekarang Museum Louvre). Tuhan Bapa Dan Perawan Maria dibawa ke Naples dan disimpan di sana. Anda dapat membaca sejarah lengkap panel altar di situs web Frick Collection.
Karena tim melatih model pada data sintetis, model tersebut secara efektif memiliki lembar jawaban untuk menguji kinerja model. Model tersebut berkinerja lebih baik di area dengan masalah dekonvolusi—cara lima suku kata untuk mengatakan penyaringan informasi aktual dari gangguan—di bagian panel tempat pelukis High Renaissance menggunakan beberapa pigmen. Di area tersebut, penggunaan pigmen dan senyawa yang berbeda secara tidak teratur membuat algoritme dekonvolusional tradisional sulit menganalisis elemen yang dibuat oleh MA-XRF dengan tepat.
Para penulis menyatakan bahwa model tersebut “secara efektif mengatasi keterbatasan dan artefak yang umumnya dikaitkan dengan metode analisis dekonvolusi tradisional.” Di masa mendatang, karya semacam itu dapat memberikan informasi mengenai strategi konservasi karya seni yang tak ternilai harganya—serta menentukan detail tersembunyi yang sulit ditemukan dengan cara lain.
Minggu ini merupakan minggu yang penting bagi sistem kecerdasan buatan dan analisis gambar—awal minggu ini, tim peneliti lain melatih jaringan saraf pada gambar geoglif—karya seni tanah—dan berhasil menambah jumlah garis Nazca, sekelompok geoglif monumental di Peru, menjadi lebih dari dua kali lipat.
Kegunaan sebenarnya dalam banyak kasus ini adalah bahwa sistem kecerdasan buatan dapat melakukan pekerjaan yang sama dengan para ahli manusia, tetapi dengan kecepatan yang jauh lebih cepat. Dalam kasus garis Nazca, para peneliti meminta para arkeolog untuk meninjau gambar-gambar yang menurut jaringan tersebut berisi kemungkinan geoglif—untuk memastikan bahwa meskipun bergerak dengan kecepatan yang lebih cepat, masih ada manusia di belakang kemudi.