利用人工智能来确定古典绘画中使用的油漆的化学成分
作者：by Bob Yirka , Phys.org
意大利国家研究委员会文化财产科学研究所的一组化学家和人工智能研究人员开发了一种能够确定古典绘画所用颜料的化学成分的人工智能模型。
在他们的论文中发表在科学进步该团队描述了他们如何开发其AI模型并使用包含50万个合成光谱数据的的数据集对其进行训练，这些光谱代表了57种颜料及其相关化合物。
维护和修复旧画作，尤其是那些价值高昂的画作，既是艺术也是科学。专家们接受过许多领域的培训，从化学到植物学和历史。由于这些艺术品的价值很高，人们寻求新的技术来更好地理解特定作品的本质。绘画在进行修复工作之前。
一个主要的关注领域是化学的绘画所使用的颜料的成分。如果使用了错误的化学物质，可能会发生反应导致颜料分解，从而破坏一幅古老的杰作。在这个新的研究中，研究团队带来了人工智能执行任务。
为了了解构成某种油漆的化学物质，专家们使用X射线荧光——这种X射线成像方式无损且能够提供与特定绘画所用油漆相关的详细的元素组成。不幸的是，艺术家混合颜料以获得所需颜色这一事实使得识别单个油漆变得更加困难。
试图确定这些混合物中的化学成分常常涉及猜测，这会导致错误。为了减少此类错误，研究人员开发了一种能够接收宏观X射线荧光（MA-XRF）的AI模型。数据集分析它们，然后打印出用于创作给定绘画的所有油中发现的化学物质。该模型使用一个包含50万个人工合成光谱信息的数据集进行训练。
模型完成后并进行了初步测试，研究团队通过让该模型识别用于创作拉斐尔在1501至1502年间绘制的两幅画作的油料中的化学成分，对其进行了更为实际的检验。
两者都已经通过其他方法进行了广泛的研究和测试，这意味着它们的化学成分已经被先前识别出来。研究团队发现模型能够正确地识别这些化学品，包括白色油漆中的铅、红色油漆中的汞以及绿色油漆中的铜。油漆.
更多信息：Zdenek Preisler等人，深度学习在绘画MA-XRF数据集增强光谱分析中的应用科学进展 (2024). DOI: 10.1126/sciadv.adp6234
© 2024 ScienceX网络
引用利用人工智能分析古典绘画中使用的油漆的化学成分（2024年10月5日） 于2024年10月7日从https://phys.org/news/2024-10-ai-figure-chemical-composition-classical.html检索
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