Inteligência artificial detecta mão oculta na obra-prima "Madonna della Rosa" de Rafael

Um estudo recente de inteligência artificial revelou que a famosa pintura "Madonna della Rosa" não foi inteiramente composta pelo talentoso pintor italiano da Renascença, Rafael. 

“Quando testamos a obra de Della Rosa como um todo, os resultados não foram conclusivos. Então, testamos as partes individualmente e, embora o restante da pintura tenha sido confirmado como sendo de Rafael, o rosto de José foi considerado como sendo, muito provavelmente, não sendo de Rafael”, disse o Professor Hassan Ugail, Diretor do Centro de Computação Visual e Sistemas Inteligentes da Universidade de Bradford.

Inteligência Artificial confirma segunda mão na pintura de Della Rose

O resultado do algoritmo de IA criado pelo Professor Ugail mostrou que, embora as pinturas da Madona, do Menino e de São João presentes em della Rosa tenham sido de fato feitas por Rafael, o rosto de José foi provavelmente feito por outra pessoa – um dos alunos de Rafael, Giulio Romano.

O quadro della Rosa teria sido feito em 1517/18, e na época, atribuía-se 100% da obra a Rafael. No entanto, alguns historiadores da arte começaram a questionar sua composição no século XIX e preferiram atribuir a obra parcialmente a Rafael e sua oficina.

O relatório de IA surge agora como uma confirmação adicional daquilo que os historiadores da arte já acreditavam. 

“A análise do nosso trabalho feita por meio de inteligência artificial demonstrou conclusivamente que, enquanto as três figuras da Madona, do Menino Jesus e de São João Batista são inequivocamente de autoria de Rafael, a de São José não o é e foi pintada por outra pessoa – possivelmente por Romano, como acreditam zur Capellen e outros.”

O potencial da IA ​​na pesquisa em história da arte

De modo geral, a notícia destaca o potencial da IA ​​para a pesquisa e análise da história da arte. A atribuição e autenticação de obras de arte envolve uma abordagem multifacetada que considera diversos aspectos, cada um contribuindo para um panorama mais completo.

Segundo o professor Ugail, os algoritmos de aprendizagem profunda conseguem analisar obras de arte de maneiras que os olhos humanos podem não perceber, comparando pinceladas, paletas de cores e padrões de composição com um vasto banco de dados de obras conhecidas.