Uma equipe da Case Western Reserve University, em Cleveland, desenvolveu um novo programa de aprendizado de máquina para ajudar historiadores da arte a discutir a autoria de obras antigas. O projeto envolve pesquisadores de física, ciência da computação, história da arte e antropologia.
O modelo, batizado PATCH (pairwise assignment training for classifying heterogeneity), analisa pedaços de uma obra — cada bloco de 1 centímetro — para comparar traços de pincel e textura entre pinturas com autoria conhecida e aquelas de origem duvidosa.
O estudo aplica PATCH à obra de El Greco, Christ on the Cross (ca. 1600-1610) e The Baptism of Christ (ca. 1608-14). A partir da comparação, a equipe questiona a participação de oficinas na segunda peça, que já era atribuída a El Greco e a assistentes.
PATCH e o caso El Greco
Os autores apontam que The Baptism of Christ pode ter sido pintado principalmente por El Greco, com pouca ou nenhuma contribuição da oficina. O resultado, segundo o texto, ressalta a função da IA como complemento aos métodos tradicionais de pesquisa.
A equipe ressalta ainda que PATCH não substitui a análise histórica: a ferramenta oferece uma nova perspectiva para dados objetivos, não uma confirmação definitiva. A pesquisa aparece na Science Advances, com comentários sobre aplicações futuras.
A divulgação recente também é acompanhada por críticas da comunidade museológica, que observa que a IA não substitui o julgamento de especialistas. A abordagem representa uma ferramenta adicional para explorar autoria em obras complexas.
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