La restauración de pinturas antiguas, tradicionalmente un proceso lento y laborioso, podría experimentar una transformación radical gracias a la inteligencia artificial. Un estudiante de ingeniería mecánica del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), Alex Kachkine, ha presentado una innovadora técnica basada en A.I. que promete restaurar obras envejecidas o dañadas en cuestión de horas.
El mundo de la conservación artística enfrenta desafíos considerables. La restauración de una pintura histórica implica riesgos elevados, ya que una intervención fallida puede resultar irreversible y, en ocasiones, desastrosa. A lo largo de las últimas décadas, los conservadores han perfeccionado métodos sofisticados que aprovechan avances científicos como la obtención de imágenes por rayos X y el análisis de pigmentos. Estas herramientas permiten diagnosticar con mayor precisión los problemas que afectan a los grandes maestros del pasado, cuyas obras suelen mostrar signos de deterioro como decoloración, grietas, desprendimientos y acumulación de suciedad. Sin embargo, la mayor parte del trabajo, desde la limpieza de la superficie hasta la reintegración pictórica de zonas perdidas, sigue realizándose manualmente.
El proceso de restauración puede prolongarse durante meses y requiere una inversión económica considerable. Solo las obras más relevantes logran acceder a tratamientos de primer nivel, lo que deja a muchas piezas en el olvido. Esta situación podría cambiar con la técnica desarrollada por Alex Kachkine, quien, motivado por su afición a coleccionar arte histórico, se enfrentó a la restauración de piezas dañadas debido a limitaciones presupuestarias. Su experiencia personal lo llevó a preguntarse si sus conocimientos en ingeniería podrían ofrecer una solución más rápida y eficiente.
Kachkine reflexionó: “Si pudiéramos restaurar una pintura digitalmente y trasladar esos resultados al objeto físico, resolveríamos muchos de los inconvenientes y limitaciones del proceso manual convencional.”
Así nació su método, que comienza con un escaneo de alta resolución de la obra. Un algoritmo de inteligencia artificial, previamente entrenado, identifica las grietas y las áreas donde la composición original se ha perdido. Estas zonas se restauran digitalmente, una práctica que ya ha sido explorada por otros expertos, pero hasta ahora no existía una forma efectiva de transferir esas alteraciones digitales al soporte físico de la pintura.
La solución propuesta por Kachkine consiste en la creación de una “máscara digital”, que se imprime sobre láminas de polímero utilizando pigmentos de alta calidad. Esta máscara se superpone a la superficie de la pintura y se fija con un barniz. Un aspecto fundamental de este método es su reversibilidad: si fuera necesario, la máscara puede retirarse completamente sin dejar rastro, utilizando disolventes empleados habitualmente por los conservadores.
En un artículo publicado en Nature, Kachkine señala que el 70 % de las pinturas en las colecciones de los museos permanecen almacenadas, en parte debido al elevado coste de restaurarlas para su exhibición pública. El ingeniero detalla el proceso de restauración de una pintura al óleo sobre tabla del siglo XV, obra del Maestro de la Adoración de los Magos del Prado. La inteligencia artificial identificó 5.612 secciones de la pintura que requerían reparación. Durante la restauración digital, las zonas faltantes se ajustaron cromáticamente a su entorno o, en casos de patrones complejos, se copiaron fragmentos de otras partes de la obra.
El proceso de aplicación de la máscara, que contenía 57.314 colores, se completó en solo 3,5 horas, lo que representa una velocidad 66 veces superior al método tradicional de reintegración manual. Kachkine subraya en su artículo: “Este enfoque otorga a los conservadores una capacidad de previsión y flexibilidad mucho mayores, permitiendo la restauración de innumerables pinturas dañadas que antes se consideraban indignas de presupuestos elevados de conservación.”
La técnica de Kachkine no solo acelera el proceso, sino que también introduce garantías éticas y de transparencia. Todas las intervenciones realizadas con este método son reversibles y quedan documentadas digitalmente, de modo que futuros conservadores podrán conocer con exactitud los tratamientos aplicados. Durante la restauración de la pintura del Maestro de la Adoración de los Magos del Prado, Kachkine optó por reemplazar la cabeza perdida de un infante utilizando un ejemplo tomado de otra obra del mismo artista, ilustrando así la complejidad de las decisiones éticas en la restauración, ya sea manual o asistida por inteligencia artificial.
Hasta el momento, la recepción de la técnica ha sido “cautelosamente optimista”, según Kachkine, quien actualmente busca financiación para continuar el desarrollo de la herramienta con la esperanza de que pronto pueda ser adoptada por conservadores interesados.
El avance de Kachkine se suma a otros esfuerzos recientes que exploran la aplicación de la inteligencia artificial en la conservación y reconstrucción de obras de arte. Un caso destacado fue el proyecto liderado por el Rijksmuseum para recuperar las secciones perdidas de La ronda de noche de Rembrandt, recortada en 1715 para adaptarse al Ayuntamiento de Ámsterdam. El equipo entrenó un algoritmo para replicar el estilo distintivo de Rembrandt y recrear las partes faltantes basándose en una copia de la composición original realizada por Gerritt Lundens. Estas secciones se imprimieron en paneles y se instalaron alrededor de la pintura, restaurando la visión original del artista.
La inteligencia artificial también ha demostrado su utilidad en la interpretación de imágenes de rayos X complejas. En el caso del Retablo de Gante, cuyas pinturas se encuentran en paneles de doble cara, los conservadores enfrentaron dificultades para analizar las radiografías. En 2019, un algoritmo de nueva generación permitió a los científicos separar los datos y generar dos imágenes distintas, facilitando así el estudio y la conservación de la obra.
La irrupción de la inteligencia artificial en la restauración artística plantea nuevas posibilidades para la preservación del patrimonio cultural. Técnicas como la desarrollada por Alex Kachkine podrían democratizar el acceso a la restauración profesional, permitiendo que un mayor número de obras, hasta ahora relegadas a los almacenes de los museos, recuperen su esplendor y vuelvan a ser apreciadas por el público.