Geleneksel tablo restorasyon süreçlerinin ne kadar uzun ve zahmetli olduğunu biliyor muydunuz? Hasarlı bir sanat eserini eski ihtişamına kavuşturmak aylar, hatta bazen yıllar sürebilir. Bu durum, müzelerde ve koleksiyonlarda yer alan birçok değerli eserin depolarda saklı kalmasına neden oluyor.
Ancak, önde gelen bir teknik üniversitede geliştirilen çığır açıcı bir yöntem, bu süreci kökten değiştirmeyi vadediyor. Bir araştırmacı tarafından hayata geçirilen bu teknik, yapay zekâ desteğiyle oluşturulan özel polimer maskeler kullanarak tabloların restorasyonunu saatlere indirebiliyor.
Yeni yöntem, hasarlı tablonun dijital bir görüntüsünün alınmasıyla başlıyor. Yapay zekâ algoritmaları, tablodaki hasarlı bölgeleri tespit ediyor ve bu bölgelerin çevresindeki sağlam kısımlara ve sanatçının özgün tarzına dayanarak, hasarın nasıl görünmesi gerektiğini 'tahmin ediyor'. Bu sanal restorasyon adımı aslında çok yeni değil; müzeler yıllardır dijital ortamda restorasyon simülasyonları yapıyor.
Yenilikçi kısım ise bundan sonra geliyor. Geliştirilen özel yazılım, tamir gerektiren her bölgeyi haritalıyor ve her nokta için gereken tam rengi belirliyor. Bu bilgiler daha sonra, iki katmanlı ince polimer filmler üzerine basılan şeffaf bir "maskeye" dönüştürülüyor. Maske, renkleri taşıyan bir katman ve renklerin doğru şekilde yansıtılmasını sağlayan beyaz bir arka katmandan oluşuyor. Bu katmanların hassas hizalanması, renklerin mükemmel eşleşmesi için kritik öneme sahip.
Hazırlanan polimer maske, özel bir vernik spreyi ile tablonun üzerine uygulanıyor. Bu maskelerin en önemli özelliği, geleneksel restorasyonun aksine geri döndürülebilir olması. Yani, ihtiyaç duyulduğunda standart konservasyon çözücülerle zarar vermeden tablodan çıkarılabiliyor.
Bu yöntemle yapılan her restorasyonun dijital kaydı tutulabiliyor. Bu, gelecekte tablo üzerinde çalışacak konservatörler için yapılan işlemleri net bir şekilde anlamalarını sağlıyor ki bu da sanat restorasyonunda daha önce pek mümkün olmayan bir şeffaflık getiriyor.
Yöntemin etkinliğini göstermek için, 15. yüzyıldan kalma ve 5.000'den fazla ayrı bölgede onarım gerektiren bir yağlı tablo üzerinde test yapıldı. Yapay zekâ, hasar desenlerini belirledi ve orijinal esere uyacak 57.000'den fazla farklı renk oluşturdu. Tüm restorasyon sürecinin sadece 3.5 saat sürdüğü belirtildi. Bu, geleneksel el yöntemleriyle yapılan çalışmalara göre yaklaşık 66 kat daha hızlı.
Araştırmacı, dijital restorasyon aşamasında, yaygın üretici yapay zekâ modellerini veya üretici çekişmeli ağların (GAN) tam alan uygulamalarını kullanmaktan kaçındığını vurguluyor. Bu tür modellerin, restore edilen görüntü ile orijinal hasarlı tablo arasında doğru hizalamayı engelleyebilecek 'mekansal bozulmalara' neden olabileceği belirtiliyor.
Bunun yerine, bilgisayar görüşü alanında daha önce sanat konservasyonu araştırmalarında kullanılan tekniklerden faydalanılmış. İnce çatlaklar gibi basit hasarlar için "çapraz uygulanmış renklendirme", düşük karmaşıklıkta desenlerin yeniden yapılandırılması içinse "yerel kısmi evrişim" teknikleri kullanılmış. Yüzler gibi yüksek görsel karmaşıklığa sahip alanlarda ise, sanatçının diğer eserlerindeki özelliklerin aktarılması gibi geleneksel konservatör yöntemlerine başvurulmuş.
Bu teknoloji, insan yargısının yerini almıyor. Konservatörlerin, ne kadar müdahalenin uygun olduğu ve dijital tahminlerin sanatçının orijinal niyetini doğru yansıtıp yansıtmadığı gibi etik kararlara rehberlik etmesi hala gerekiyor. Araştırmacı, bu sürecin konservasyon prensipleriyle en uyumlu şekilde nasıl uygulanabileceği konusunda etik zorluklar üzerine çok düşünüleceğini belirtiyor.
Şimdilik bu yöntem, büyük eksik parçalardan ziyade çok sayıda küçük hasarlı alana sahip tablolar için en iyi sonucu veriyor. Yapay zekâ modellerinin insan ve makine yapımı medya arasındaki çizgiyi giderek bulanıklaştırdığı bir dünyada, bilgisayar görüşü araçlarının yetenekli konservatörlerin yargısının yerine tamamen geçmek yerine, insan becerilerini güçlendiren bir araç olarak net bir şekilde kullanıldığını görmek umut verici.
