В июне 2025 года исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) представили технологию, которая сочетает нейронные модели и физические полимерные маски для восстановления повреждённых картин за часы, а не за месяцы.
Суть метода заключается в трёх шагах. Сначала картина сканируется с высокой точностью, чтобы выявить все трещины, царапины и участки утраты красочного слоя. Затем ИИ анализирует цифровое изображение, восстанавливая утраченные фрагменты: он подбирает цвета и текстуры, используя оставшиеся участки картины и, в более сложных случаях, заимствуя элементы с других работ того же мастера. Полученную цифровую реконструкцию печатают на прозрачной полимерной плёнке, которую аккуратно накладывают на оригинал и закрепляют лаком.
Технология была протестирована на картине XV века, написанной маслом. Алгоритм определил 5 612 повреждённых участков и воспроизвёл их с помощью 57 314 цветовых оттенков. В традиционном способе реставрации только один такой объект мог бы занять сотни часов работы консерватора.
Одно из ключевых преимуществ метода — обратимость. Полимерную маску можно удалить без повреждения оригинала, так как она не изменяет структуру краски и не внедряется в поверхность картины. Это позволяет сохранять историческую подлинность и избегать вмешательства, которое может быть необратимым.
По словам разработчика Алекса Качкина, новая технология примерно в 66 раз быстрее традиционных методов реставрации. Стоимость применения ИИ-подхода может быть ниже. Согласно публикациям, такой подход способен сделать реставрацию более массовой благодаря уменьшению временных и финансовых затрат.
Тем не менее у технологии есть ограничения. Метод подходит только для картин с достаточно ровной и лакированной поверхностью — на слишком изъеденных или грубо текстурированных полотнах маска может не прилегать должным образом. Кроме того, использование маски вызывает вопросы с точки зрения этики реставрации: некоторые специалисты выражают сомнение, допустимо ли добавлять фрагменты — особенно заимствованные с других работ — и влияет ли это на восприятие зрителем.
Метод также сохраняет цифровую запись изменений: все реконструированные участки фиксируются в электронном формате, что обеспечивает прозрачность и документируемость вмешательств. Это может стать важным вкладом в стандарты реставрации, поскольку сейчас многие восстановительные работы не сопровождаются таким подробным цифровым архивом.
В широком масштабе технология может изменить доступность реставрации: многие картины, хранившиеся в запасниках музеев из-за их плохого состояния или высокой стоимости восстановления, могут быть возвращены в экспозицию. По словам одного из рецензентов, метод наиболее целесообразен именно для менее знаменитых произведений, которые ранее не реставрировались из-за дефицита ресурсов.
Новый подход не исключает участия реставраторов. Исследователи подчёркивают: ИИ-инструмент — вспомогательное средство, упрощающее технологическую часть процесса под контролем специалистов.
Появление таких инструментов может изменить и образовательные программы по реставрации. Университеты уже рассматривают возможность включения модулей по работе с ИИ-моделями, цифровыми архивами и гибридными техниками восстановления. Это означает, что будущие реставраторы будут не только владеть классическими методами ретуши и химического анализа, но и управлять алгоритмами, корректировать цифровые реконструкции и принимать решения на стыке искусства и высоких технологий. Для сферы, где традиции были почти неизменными десятилетиями, это — шаг в новую профессиональную реальность.
Нейробиологические модели в сочетании с ИИ и физическими материалами дают реставраторам инструмент, позволяющий значительно ускорить восстановление картин, сохраняя при этом обратимость и документируя каждое вмешательство.
Отправить ответ