Restaurieren dauert nur noch Stunden statt Monate: Künstliche Intelligenz lässt beschädigte Bilder wieder strahlen

Ein kunstbegeisterter Ingenieur am Massachusetts Institute of Technology in Cambridge bei Boston hat ein stark beschädigtes Bild aus dem 15 Jahrhundert mit einer neuen Technik innerhalb von wenigen Stunden restauriert. Nach dem klassischen Verfahren, ausschließlich mit Handarbeit, hätte es Monate gedauert.

Ein Bild mit 5612 Macken

Alex Kachkine, Doktorand im Fach Maschinenbau, erstellt zunächst einen hochauflösenden -scan des beschädigten Bildes. Die Software, die er entwickelt hat, identifiziert zunächst die Schäden. In diesem Fall waren es 5612 mehr oder weniger kleine Bereiche, in denen es Abplatzungen und Kratzer gab. Im zweiten Schritt errechnet das Programm, das auf der Basis von künstlicher Intelligenz arbeitet, welche Farben an den beschädigten Stellen aufgetragen werden muss. Dabei orientiert es sich an der heil gebliebenen Umgebung der Defekte. Das Programm suchte dann aus einer Palette von 57.000 Farbtönen diejenigen heraus, mit denen die Fehlstellen so gefüllt werden mussten, dass der Stil des Malers und dessen Farbwahl mit großer Wahrscheinlichkeit getroffen wurde.

Jetzt lassen sich auch „vergessene“ Werke restaurieren

Genau diese Farbkombinationen druckte Kachkine jetzt auf eine durchsichtige Folie, und zwar mikrometergenau dort, wo diese fehlten. Anschließens legte er die Folie auf das Original. Dieses hatte er zuvor so präpariert, dass sie jederzeit wieder entfernt werden kann, beispielsweise um das Bild doch noch von Hand zu restaurieren oder eine neue Maske anzufertigen und aufzukleben. Das kann nötig werden, wenn erfahrene Restauratoren erkennen, dass die KI die fehlenden Farben nicht korrekt ermittelt hat. Weil das Verfahren reversibel ist sind die strengen ethischen Anforderungen des Denkmalschutzes erfüllt.

Die enorme Zeitersparnis eröffnet Museen, Kulturinstitutionen und privaten Sammlern die Möglichkeit, weit mehr Bilder als bisher zu restaurieren, insbesondere von Werken, die auf Grund fehlender Budgets bisher ohne Aussicht auf Restaurierung in Depots schlummern.

via MIT

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