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A finales de 2024, en el edificio de la Facultad de Derecho de la Universidad Nacional, se hizo un descubrimiento artístico impactante. Debajo de una docena de capas de pintura y una de estuco, fue encontrado un mural monumental del artista colombiano Alipio Jaramillo, oriundo de Manizales, y quien dedicó gran parte de sus obras a plasmar la realidad colombiana de la década de 1940. En particular, retrató los efectos del conflicto armado y la resistencia de los habitantes de las zonas rurales, así como alegorías revolucionarias y comunistas.
Esta suma de elementos —en medio de la cruenta dictadura de Gustavo Rojas Pinilla— llevó a que el mural fuese borrado para alrededor de 1953, al considerarse “corrosivo”. El mural, no obstante, volvió a ver la luz recientemente con la reapertura del edificio de la U. Nacional. Ahora, un grupo de investigadores buscan restaurarla con una herramienta poco convencional: la Inteligencia Artificial.
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“Desde que era estudiante, y ahora como profesor, siempre he caminado a diario cerca del edificio de la Facultad de Derecho. Desde esta época sabía que el edificio necesitaba una restauración, pero desconocía que dentro había expresiones artísticas de tal importancia que fueron censuradas en un contexto histórico complejo para el país y para la universidad”, cuenta Diego Roldán, director de la maestría de Matemáticas Aplicadas de la U. Nacional. “Casi enseguida al descubrimiento de este mural, nos dimos cuenta de que era una gran oportunidad para probar unos modelos que venimos desarrollando para recuperarlo”.
Durante los últimos tres años, Roldán, junto con Daniella Serrano, una restauradora de arte que lidera el único programa de pregrado en esta área en el país, ha trabajado en un proceso para restablecer digitalmente obras de arte en Colombia. De hecho, sus avances serán presentados este año en un congreso sobre restauración y sostenibilidad en Panamá, en el que divulgarán los detalles de una labor que inició con otro hallazgo inesperado.
Una virgen coronada
En 2021, mientras desmontaban una obra en proceso de restauración del Museo Colonial, Serano y la estudiante María Alejandra Buitrago descubrieron una pintura inédita del siglo XVII, que representaba la escena religiosa de la Coronación de la Virgen María tras su asunción. La pieza, de un autor desconocido, se encontraba oculta al ser utilizada como soporte de otra pintura.
La obra presentaba varias rasgaduras y zonas en blanco, y gran parte de la corona se había perdido, así como su color. Su restauración representaba, entonces, todo un reto. “Esa fue la primera prueba que tuvimos para este concepto de crear restauraciones por medio de modelos matemáticos, y, para sorpresa de muchos, dio frutos”, cuenta Serano.
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En ese caso se desarrolló un programa de restauración digital que, a partir de una imagen de alta resolución, analizaba diferentes elementos y era capaz de determinar los colores que podrían aplicarse para recuperar esta pieza antigua.
Ante los resultados, surge la pregunta: ¿Cómo funcionan exactamente estos modelos? Los investigadores desarrollaron un programa en Python que utiliza formulaciones matemáticas conocidas como ecuaciones diferenciales parciales para hacer las predicciones. El profesor Roldán ofrece una imagen que puede ayudar a entender el papel de estas operaciones a la hora de hacer las predicciones.
“Estos modelos permiten estudiar las variaciones de ciertas variables en distintos puntos de un objeto. Por ejemplo, si queremos estudiar cómo cambia la temperatura de una taza de café, estas ecuaciones nos permiten determinar su evolución a lo largo del tiempo. Así es posible calcular con detalle cómo el calor cambia en diferentes puntos de la tasa, al ser más caliente en la parte de abajo que en la de arriba, pues esta interactúa con el ambiente directamente”, explica Roldán.
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En el caso de las obras de arte, se han desarrollado fórmulas que miden las variaciones del color de distintos puntos de las obras de arte y, analizando el contexto, permite rellenar los espacios vacíos. “Es como si estuviéramos llenando lagunas de sin color, pues si sabemos que a su alrededor hay costas de ciertos tipos, se puede hacer cierta predicción”, indica el investigador.
A través de estos cálculos, los investigadores han creado tres modelos que permiten restaurar diferentes aspectos de las obras de arte a tratar, como sus colores y texturas. De esa manera, los restauradores pueden generar una imagen digital de cuál sería el resultado de la pintura, dependiendo de los parámetros que se busquen.
“Estos programas han demostrado ser particularmente útiles a la hora de tratar diseños lineales. Por ejemplo, si tenemos un espada a la que le falta justo el centro, y tiene una punta flotando, podemos entrar a mirar cómo hacer el trabajo estético en este caso”, explica Serrano, de la U. Externado. “Aunque hay que señalar que esto tiene sus límites”.
La ética de los alcances de la IA
Debido a que la restauración del arte se enfoca en objetos históricos irrepetibles, hay preocupaciones sobre qué tanto se intervienen e imitan ciertas partes de las obras. El poeta romano Apuleyo ya lo había advertido en el siglo III a.C.: “el arte de la imitación tiene dos aspectos. Un aspecto de ella reside en el uso de las manos para la producción de imitaciones, mientras que el otro tiene que ver con la producción de semejanzas en la mente en sí”. En este último punto es en el que se complican las cosas al momento de recuperar una pieza de arte.
“Hay muchos retos que enfrentamos los restauradores por la falta de información. Si a un rostro le faltan los ojos, ¿cómo podemos saber en qué dirección estaba mirando, qué expresión tenía y otras connotaciones que podrían cambiar complemente la obra e incurrir en lo que se conoce como ‘falsos históricos’, es decir, lo que la intervención termina creando otro objeto diferente a la obra original?”, se pregunta Serrano.
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Para enfrentar estos vacíos, los restauradores de arte estudian las técnicas de la época, la simbología de los colores y las estructuras más probables, para así acercarse lo mayor posible a las obras originales.
En el caso del mural de la U. Nacional, hay partes de su zona inferior que se perdieron definitivamente, pues no queda ningún rastro. En cambio, en el área superior hay varios elementos cuyas figuras o estructuras pueden ser intervenidas para darle una mayor claridad al espectador.
A ojos de Serrano, es necesario “entender que el hecho de que una obra se haya dañado también hace parte de su historia. A veces la tarea es simplemente hacerla más accesible al público, definiendo sus estructuras o llenando zonas como ropa, colores, entre otros”.
Con estos lineamientos, los investigadores esperan desarrollar una serie de principios para que el programa de Inteligencia Artificial intervenga, con ciertos límites, las obras. De acuerdo con académicos, estas herramientas pueden ser muy útiles para que museos con pocos recursos puedan exhibir al público ciertas obras frágiles, y se proteja en mayor medida el patrimonio colombiano.
“Conservar es muy importante, pues si todo se va perdiendo, como el arte, lo que queda es una nebulosa, la que creo que estamos viviendo en la actualidad”, concluye Serrano.
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Por Fernán Fortich
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