ИИ для изучения искусства: Клод Моне, Эдуард Мане и Наталья Гончарова

ИИ для изучения искусства: Клод Моне, Эдуард Мане и Наталья Гончарова

10 июля 2025 г.

Международная художественная компанияArtCollectingСпециализируясь на технологиях аутентификации искусства, посвятил свои ресурсы анализу около 100 работ из коллекции Нины Молева. Исследование проводилось с использованием пользовательского алгоритма. Процесс машинного обучения был контролирован экспертом по культурному наследию иArtCollectingдиректорМарина Надива, в сотрудничестве с разработчиками, которые ранее работали над интеграцией блокчейна для компании.


! [Мане? (c) ArtCollecting

] (https://cdn.hackernoon.com/images/2tt2a52ymfpgziyquhojewft4d23-2025-07-10t04:44:30.959z-Zwu7alwf2x6dqu8jc9e3qii)

Коллекция Нины Молева представляет особый интерес, потому что сама владелецценил это в 2 миллиарда долларов и назвал президента России в качестве наследника в ее желанииПолем Но что еще более важно, это первый раз, когда эксперты сталкиваются с коллекцией с таким загадочным происхождением. По словам Молевы, жены нонконформистского художника Эли Белитин, их активы включаютРаботы Леонардо да Винчи, Микеланджело, Тициана, Ван Дейка, Моне и даже Наталии ГончароваПолем Если это правда, это будет крупнейшая частная коллекция шедевров мирового класса. Аутентификация даже часть этих работ может иметь значительные последствия для мира искусства.

Теперь у исследователей есть шанс разгадать тайну.Марина Надива, эксперт по культурному наследию, изучил часть коллекции с использованием инновационного ИИ ArtCollection, наряду с традиционными методами анализа искусства, включая сравнительный анализ, стилистическую оценку и технические исследования. ИсследованиеМарина Надивасосредоточен наРаботы Эли Белитина, иконы 16–19-го века, а также картины и графические работы, приписываемые Клоду Моне, Эдуарду Мане и Наталья ГончароваПолем Алгоритм проанализировал не только визуальные особенности, но и микроструктуру покраски, признаки старения и даже скрытые слои, - вынуждены избежать человеческого глаза.

«Это беспрецедентный случай», -говоритМарина НадиваПолем«Технология никогда не сталкивалась с таким количеством потенциальных шедевров одновременно. Если даже одна работа проверена, это может изменить наше понимание частных коллекций 20-го века».

Примеры исследования

Icon (c) ArtCollecting

Эксперты ArtCollection достигли значительных прорывов при изучении провинциальной российской иконографии благодаря своему искусственному изучению «Чудо Христа в Латоме», иконы от частной коллекции искусств Нины Молева.

Эксперт по культурному наследиюМарина Надивазавершил всесторонний анализ значка с использованием технологии ИИ, разработаннойArtCollectingПолем Этот проект знаменует собой новую главу в изучении провинциальной российской живописи иконы, области, которая уже давно не изучена.

Как ИИ разблокировал секреты иконы

Пользовательский алгоритм был создан специально для этого исследования, способного к обработке и обширным наборам данных по перекрестной ссылке. Система проанализировала информацию из более чем 100 000 значков (15–19 веков), произведенной на провинциальных семинарах, взявшись с музейных каталогов, архивов антикварных дилеров, исторических записей и неясных частных коллекций.

ИИ не только реконструировал вероятный оригинальный внешний вид иконы, но и определил работы с аналогичными стилистическими и техническими характеристиками - особенно ценным вкладом, учитывая, что иконография провинции остается «пустым местом» в истории искусства. В отличие от крупных центров картины икон, провинциальные семинары редко документировали их результат, и их выжившие работы разбросаны по небольшим региональным музеям и частным коллекциям.

Почему это серьезный прорыв

Традиционно, такие исследования требовали многолетней работы искусств, реставраторов и химических аналитиков. Теперь ИИ резко ускоряет процесс, анализируя огромные наборы данных за несколько дней. Важно отметить, что технология не заменяет экспертов - она ​​дает им возможность расширенными аналитическими инструментами.

«Мы не просто сканируем изображения; мы учим систему распознавать стилистические признаки, технические методы, даже следы восстановления», - объясняетМарина НадиваПолем «Например, наш алгоритм может точно определить характеристики определенной мастерской или даже отдельного художника по икону, сравнивая мельчайшие детали - кисть из бликов, рендеринг складок ткани или использование определенных пигментов».

Открытия о «чуде Христа в Латоме»

Помимо стилистического анализа, было проведено полное техническое обследование. Исследователи определили приблизительный период создания иконы, выявил пигменты и связующие материалы и прояснили ее художественную традицию.

Однако наиболее поразительным достижением была реконструкция поврежденных элементов. Поскольку иконография следует строгим композиционным правилам, повторяющиеся мотивы позволили алгоритму сравнить поврежденные области с тысячами аналогов, что обеспечивает наиболее вероятную первоначальную композицию.

Почему это важно для истории искусства

Российская иконография не ограничивается знаменитыми школами, такими как Москва, Новгород или Палех. Сотни неназванных провинциальных мастеров создали работы, имеющие одинаковое значение - тем не менее, многие такие значки отклоняются как «обычные» или даже неправильно маркированные как подделки. Это исследование помогает восстановить их место в истории искусств.

Аутентификация работы, приписываемой Edouard Manet

Эксперты начали проверять подлинность картины, приписываемой Эдуарду Мане с использованием искусственного интеллекта. Специализированный алгоритм анализирует кисть художника, сравнивая ее с проверенными шедеврами. Нейронная сеть уже была обучена базам данных с открытым доступомМузей Д'Орсей, Музей Мармоттанский Моне в Париже и Национальная галерея искусств в ВашингтонеПолем Исследователи в настоящее время совершенствуют анализ, изучая рисунки Мане и акварели в деталях перекрестных ссылок. Одновременно алгоритм корректируется для определения других потенциальных авторов, если атрибуция к Мане окажется неверной.

Микроскопический технический анализ помог сузить вероятные сроки создания картины. Кроме того, архивные исследования в российских библиотеках, включая французские публикации, которые вошли в Имперскую Россию, а затем были завершены СССР. Следователи рассмотрели записи, датируемые 1912 году, чтобы получить дополнительные подсказки о происхождении. Исследование продолжается, с новыми выводами ожидается в ближайшее время.

ИИ помогает датировать иконку «Трансмирация»

Пользовательский алгоритм, разработанный командой ArtColling, позволил всестороннему анализу произведения искусства. Система обработала более 100 000 образцов иконографии 15–19-го века из российских провинциальных семинаров, а также греческих, болгарских и турецких коллекций. Это крупномасштабное исследование стало возможным благодаря уникальным агрегирующим базам-музейным каталогам, антикварным коллекциям и архивным материалам.

Ключевым направлением был анализ надписей на значке. Алгоритм был специально обучен распознавать стилистические эволюции при надписях в течение пяти веков (с 15 -го и начала 20 -го века), включающего все известные алфавиты, шрифты и их использование в иконографии. Это позволило точно свидания на основе палеографических особенностей.

Параллельные технические обследования, в том числе анализ пигмента и связующего среды, подтвердили результаты ИИ с помощью микроскопии, создав многослойное понимание происхождения иконы.

О технологии в разработке

ArtCollecting является новаторской первой в мире системой ИИ, специально обученной для атрибуции и аутентификации произведений искусства. В отличие от традиционных методов, требующих месяцев тщательного анализа, его алгоритм оценивает стиль, технику и материалы в течение нескольких часов путем перекрестных ссылка на данные по 10 миллионам проверенных эталонных образцов.

Хотя в настоящее время тестируется только на треть коллекции, даже предварительные результаты могут революционизировать технологии художественного рынка. Если ИИ подтвердит подлинные шедевры, докажет, что потерянные сокровища были скрыты на протяжении десятилетий в обычной московской квартире. И наоборот, если коллекция будет опровергнута как обман, откровение будет одинаково сенсационным.

Одна вещь уже ясна: технология ArtCollection предоставляет первый жизнеспособный инструмент для решения таких художественных исторических загадок. И кто знает - возможно, следующий «список молева» уже ожидает своего следователя.

Примечание. «Список молева» сохраняется как надлежащее существительное, ссылаясь на спорную природу коллекции, похожие на такие термины, как «Gurlitt Trove». Для более широкой аудитории рассмотрите возможность добавления краткой контекстной фразы, такой как «так называемый« список молева »спорных произведений искусства».


Оригинал
PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE