In un recente studio pubblicato
su Science Advances, un gruppo di ricercatori dell'Istituto di Scienze del Patrimonio Culturale del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR-ISPC) ha
introdotto un metodo innovativo, basato sull'intelligenza artificiale, per
l’analisi dei dati spettrali ottenuti tramite la tecnica Macro X-ray
Fluorescence (MA-XRF) applicata allo studio delle opere pittoriche. Il nuovo
approccio è stato applicato, come caso pilota, ai dati MA-XRF di due frammenti
sopravvissuti della Pala Baronci “L’Eterno Padre e la Vergine” di Raffaello
Sanzio e Evangelista da Pian di Meleto, del 1501, esposti al Museo di
Capodimonte a Napoli.

Nella foto: “L’Eterno Padre e la Vergine” di Raffaello Sanzio e collaboratore (1501), per gentile concessione del Museo e Real Bosco di Capodimonte dove l'opera è esposta.
Negli ultimi anni i progressi tecnologici nelle tecniche
di imaging non invasivo applicate allo studio e alla conservazione dei dipinti
hanno favorito l'emergere di nuovi metodi computazionali avanzati, in grado di
analizzare in modo rapido e accurato le grandi quantità di dati generate nelle
singole misure. La MA-XRF, considerata oggi uno strumento fondamentale per
l’analisi di tali manufatti, permette di generare le immagini delle
distribuzioni dei pigmenti sul supporto pittorico in modo non invasivo,
fornendo informazioni preziose per approfondire la conoscenza dell'opera,
comprendere il processo creativo dell'artista e valutare il suo stato di
conservazione. “Tuttavia, tali informazioni, acquisite sotto forma di spettri
di fluorescenza a raggi X, sono immagazzinate in complessi volumi di dati
analitici, il cui esame rappresenta in molti casi una sfida significativa”,
spiega Francesco Paolo Romano del CNR-ISPC, tra gli autori della ricerca. “Lo
studio presenta un algoritmo di deep learning addestrato su un vasto dataset
sintetico, composto da oltre 500mila spettri XRF di pigmenti e di miscele
pittoriche generati attraverso simulazioni Montecarlo, un metodo computazionale
utilizzato per stimare grandezze fisiche reali sulla base di numeri generati
casualmente. Questo approccio analitico basato sull’Intelligenza Artificiale ci
consente di analizzare in modo preciso ed accurato i milioni di spettri XRF che
tipicamente compongono una misura MA-XRF, superando i limiti noti delle
tecniche di analisi convenzionali". Il nuovo approccio è stato applicato,
come caso pilota, ai dati MA-XRF dei frammenti della Pala Baronci di Raffaello,
custoditi presso il Museo di Capodimonte a Napoli, in precedenza studiati e
pubblicati nell’ambito della collaborazione tra il Museo, il CNR, l’INFN e
l’Università Vanvitelli.
Nella foto in alto a destra: Composizione RGB della distribuzione del
mercurio (rosso), del rame (blu) e del ferro (verde) ottenuta dalla scansione XRF di un
dettaglio del volto del frammento rappresentante l’Eterno Padre, in alto a sinistra.
“I risultati ottenuti hanno dimostrato che il modello di intelligenza artificiale è in grado di identificare con precisione la distribuzione degli elementi chimici presenti nei pigmenti, fornendo immagini prive degli artefatti tipici delle analisi tradizionali e migliorando la qualità e di conseguenza l'affidabilità dei dati interpretati”, dichiara Romano. “Un aspetto chiave di questa ricerca è l’impiego esclusivo di dati sintetici per l’addestramento del modello: tale procedimento ha evidenziato che è possibile ottenere risultati di elevata qualità senza la necessità di campioni reali.
