Una nueva técnica desarrollada por investigadores del MIT permite reparar físicamente pinturas originales dañadas mediante una ‘máscara’ impresa con IA, que se aplica sobre el original y puede retirarse sin dejar rastro.
Durante siglos los restauradores de arte han identificado las zonas estropeadas de una pintura y las han devuelto a su estado original mediante técnicas con las que podían tardar desde unas pocas semanas hasta más de una década.
Ahora, un equipo del Massachusetts Institute of Technology (MIT, EE UU) ha desarrollado una técnica que permite crear restauraciones digitales de obras dañadas y transferirlas físicamente a las piezas originales.Para ello, utiliza algoritmos de inteligencia artificial, reconocimiento de imágenes y técnicas avanzadas de reproducción cromática.
Según los autores, el método reduce drásticamente el tiempo necesario para restaurar una pintura, pasando de meses o años a tan solo unas horas.
El primer firmante del estudio y graduado en ingeniería mecánica en el MIT Alex Kackine, explica que esta nueva tecnología imprime una película de polímero muy delgada –en forma de máscara– capaz de alinearse con el cuadro dañado. Un sustituto que, además de poder retirarse fácilmente, ayudaría a los conservadores del futuro para saber cómo fue pintura previa y qué cambios sufrió a lo largo del tiempo.
Como demostración, aplicó su herramienta en una pintura del siglo XV. Kackine identificó 5 612 regiones que necesitaban reparación y las rellenó con 57 314 colores distintos en menos de cuatro horas; es decir 66 veces más rápido que las restauraciones tradicionales.
“Hay mucho arte dañado en los almacenes que tal vez no se vea nunca”, asegura el ingeniero del MIT en un comunicado, “Con suerte, mediante este nuevo método podremos contemplar un mayor número de obras”, señala.
En concreto, cuando recibió el cuadro para su investigación, lo primero que hizo fue aplicar técnicas tradicionales y así limpiar la pintura superpuesta. “Esta obra tiene casi 600 años y la han intentado reparar en varias ocasiones”, señala Kachkine.
Después la escaneó y utilizó inteligencia artificial para crear una versión virtual de cómo fue en el momento de su creación. Asimismo, mediante un software capaz de construir un mapa de las regiones que requerían relleno, imprimió una máscara física de dos capas a base de polímeros.
“Para reproducir los tonos con exactitud, tuvimos que emplear tinta blanca y de color para obtener la gama completa”, cuenta el ingeniero. De esta manera, empleó tinta comercial de alta calidad para imprimir las capas de la máscara y las superpuso a mano sobre la pintura original. Finalmente, utilizó un fino pulverizador de barniz para sellar la restauración.
Para que su trabajo no fuera definitivo y pudieran dar marcha atrás, la película adherida a la obra original es fácil de eliminar ya que emplearon materiales disolubles.
Los algoritmos aprenden sobre las conexiones dentro de datos visuales para generar una versión restaurada de la pintura y e emular el estilo de un artista o período de tiempo.
Sin embargo, tales restauraciones son virtuales, se imprimen como obras independientes o no se pueden usar para retocar la pieza original.
Esta herramienta podría complementar a las tradicionales y ayudar a los restauradores para garantizar que la pintura final sea acorde al estilo y la intención del artista. Todavía, “necesitamos debatir sobre los desafíos éticos involucrados en este proceso para ver cómo se puede aplicar de una manera que sea coherente con los principios de conservación, expresa.
Kachkine. Physical restoration of a painting with a digitally constructed mask. Nature. 2025
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