Door kunstmatige intelligentie te gebruiken in het onderzoek naar meesterwerken uit de schilderkunst, kunnen nog meer details worden gevonden. Dat blijkt uit een nieuwe studie van een Gents altaarstuk. 

Onderzoekers van de National Gallery in Londen en twee universiteiten lieten kunstmatig intelligentie software los op hoge-resolutieröntgenbeelden van Het Lam Gods (1430-1432), een veelluik van de gebroeders Van Eyck dat in de Sint-Baafskathedraal van Gent hangt. 


Lagen door elkaar

Röntgenbeelden worden al langer gebruikt bij het bestuderen en restaureren van schilderijen. Ze geven goed inzicht in de staat van het werk en in de technieken van de schilder. Nadeel is dat de beelden vaak lastig te ontcijferen zijn. Röntgenlicht registreert alles wat het tegenkomt, waardoor in het resulterende beeld allerlei lagen door elkaar lopen. 

Dat is zeker het geval bij schilderijen waarbij de schilder het canvas meer dan eens heeft gebruikt of bij panelen waarvan beide zijden zijn beschilderd - zoals bij Het Lam Gods. 


Algoritme

De onderzoekers ontwikkelden een nieuw algoritme dat in staat is die verschillende lagen uit complexe röntgenbeelden te scheiden. Het gaat uit van een convolutioneel neuraal netwerk, dat goed is in beeldherkenning.

Het algoritme in de complexe röntgenafbeelding kan onderscheid maken tussen het geschilderde oppervlak van beide kanten van het paneel en de diverse lagen eronder. Het algoritme kan zelf vervolgens vaststellen bij welke zijde van het paneel de onderliggende verflagen horen.
 

Links een standaard-röntgenbeeld; rechts is dat door een algoritme gescheiden in een beeld van de voor- en de achterzijde van het paneel. 


Restauratie

Daarmee ontstaat uiteindelijk een helder röntgenbeeld van zowel de voor- als de achterkant - in plaats van één beeld met alles door elkaar heen. Voor kunsthistorici en restauratoren wordt het zo een stuk eenvoudiger om het werk te bestuderen en zo nodig te restaureren.

'De toepassing van AI bij het verwerken van röntgenbeelden is een uitstekend instrument om complexe technische beelden te ontcijferen', zegt Hélène Dubois die de conservering van het middeleeuwse meesterwerk leidt in een persbericht. 'De structurele zwakheden in het houten raamwerk en in de verflagen kunnen we zo met grotere nauwkeurigheid vaststellen.'

Dankzij de nieuwe techniek wordt het bovendien eenvoudiger om te begrijpen welke technieken Hubert en Jan Van Eyck gebruikten en welke wijzigingen ze doorvoerden in de diverse stadia waarin ze aan het altaarstuk werkten, zegt Dubois. 

De onderzoekers richtten zich op de panelen met Adam en Eva, met aan weerszijden het röntgenbeeld waarin beide zijden van het paneel te zien zijn. 


Nieuwe details

De onderzoekers pubilceerden hun bevindingen deze week in het wetenschappelijke tijdschrift Science Advances. Volgens elektrotechnicus Miguel Rodrigues van University College Londen, die het onderzoek leidde, toont het onderzoek aan dat op deep learning gebaseerde AI-technieken kunnen helpen in het kunsthistorisch onderzoek. Met de techniek zou het ook makkelijker worden om nieuwe details in schilderwerken te ontdekken, zoals delen die later zijn overgeschilderd. 


Beeld: Sint-Baafs/Hugo Maertens (Adam & Eva), KIK-IRPA (röntgen).