È PUBBLICATA SU RINOMATA RIVISTA INTERNAZIONALE

Con Michelangelo, una nuova metodologia applicata al sistema di I.A. ottiene il riconoscimento dell’Università di Bologna e della Sapienza di Roma

Tradotto da: Valéria Vicentini

La ricerca di un qualche legame che potesse collegare il più grande artista sacro della storia alla più grande delle reliquie sacre è stato lo scopo che ha portato lo studioso e disegnatore brasiliano, Átila Soares da Costa Filho, a sviluppare uno studio sulle implicazioni della Sacra Sindone di Torino nell’opera di Michelangelo Buonarroti (1475-1564), uno dei più grandi geni dell’umanità. In un articolo pubblicato in inglese, Átila conferma una serie di connessioni la cui associazione è stata per secoli “ingiustificabile e stranamente disprezzata negli ambienti accademici, sia negli studi di teologia che in quelli di storia dell’arte”, afferma l’autore. Per trovare prove che confermassero le sue idee, Átila ha utilizzato una sua propria metodologia, che ha chiamato “Luminari”, applicata a un modello privato di intelligenza artificiale mediante il quale ha condotto una batteria di test per analizzare un’opera controversa del maestro del Rinascimento.

I risultati rivelerebbero alte percentuali di compatibilità grafica tra quest’opera, una versione oscura della Pietà per Vittoria Colonna, e lo stile particolare di Michelangelo. Il dipinto, sottoposto ai riflettori mondiali dal 2010, è un cimelio di famiglia, protetto per 40 anni dall’ex colonnello dell’aeronautica statunitense, Martin Kober, che vive a Buffalo (NY). È stato persino approvato dal famoso esperto di Michelangelo, lo storico e restauratore italiano Antonio Forcellino, che si è spinto oltre, identificandolo come un originale perduto dedicato a una passione platonica dell’artista, la poetessa Vittoria Colonna (Marchesa di Pescara). L’opera, infatti, è diretta conseguenza di un disegno della stessa composizione del 1538, firmato da Michelangelo e oggi conservato all’Isabella Stewart Gardner Museum di Boston.

Inizialmente, il sistema Luminari ha stabilito un valore standard come punto di partenza per qualsiasi test su opere di o attribuite a Michelangelo o ai suoi seguaci e imitatori. In altre parole, questo numero si riferisce alla “depurazione” delle probabilità matematiche secondo i criteri tipici della scuola michelangiolesca (compreso lui stesso): è un valore comune raggiunto – nell’intero spettro storico-artistico – che fa di un Michelangelo un vero Michelangelo. Successivamente, la tecnologia neurale ha presentato i valori corrispondenti all’identificazione algoritmica delle peculiarità uniche della tecnica e dello stile di ciascuno degli artisti inclusi nella selezione. Su un altro piano, ha anche mostrato statisticamente i candidati meno probabili (come autore) in ordine decrescente – una possibilità puramente speculativa (dovuta ai punti di corrispondenza grafica) – e basata sulla pura logica aritmetica.

Quindi, sommando le percentuali nelle due fasi di “depurazione”, si è verificato che il corpo seminudo di Cristo in esame sarebbe di Michelangelo, con una percentuale di corrispondenza del 77% (il 75% è il minimo stabilito per l’autenticità). E il probabile coautore sarebbe un suo discepolo, Marco di Giovan Battista (1521-15830), soprannominato Marco Pino o “da Siena”, con una significativa percentuale di corrispondenza del 98%. A quanto pare, Michelangelo si sarebbe occupato personalmente della “ciliegina sulla torta”, cioè, del corpo di Cristo.

Tuttavia, per Átila Soares il grande contributo di una tecnologia così complessa come la I.A. deve essere allineata, in casi come questo, con una metodologia controllata, in cui le probabili possibilità di falsi positivi siano ridotte il più possibile. Secondo lui, una delle grandi difficoltà per i sistemi di Intelligenza Artificiale specializzati nell’attribuzione di opere d’arte sta nel fatto che, in molti casi, hanno a che fare con possibili artisti la cui produzione è molto scarsa. Il motivo è ovvio: la premessa dell’apprendimento automatico (Machine Learning) è che più esempi ci sono per costruire un database – o una biblioteca – più affidabile sarà la risposta. È sulla base di questi dati che verrà creata una firma digitale per ogni artista.

Come ci dobbiamo comportare, allora, con certi autori poco prolifici, la cui produzione non è compatibile con il numero minimo soddisfacente di opere da elaborare? Come si formerà questa “firma algoritmica”? Per dare un’idea, l’autore delle due opere più famose della storia, la Gioconda e l’Ultima Cena, Leonardo da Vinci, ha solo 15 dipinti universalmente accettati e autenticati, mentre Pablo Picasso ha circa 50.000 opere. Una delle competenze del metodo Luminari è quella di essere in grado di prevedere una situazione del genere e di creare tempestivamente la possibilità di fornire una risposta. Questa formula, una tecnica privata ed esclusiva, che la nuova metodologia porta sullo scenario dell’expertise e della Scienza dell’Arte, è protetta per motivi di proprietà intellettuale ed è già stata oggetto di media come MICROSOFT, IL GIORNO (uno dei maggiori quotidiani italiani), ALETEIA (Francia), ONET (Polonia) e i periodici latinoamericani, SER COLOMBIANO e SER PERUANO, tra gli altri. Ed è proprio questo saggio di Átila Soares che è stato pubblicato dalla rivista Conservation Science in Cultural Heritage, nel suo ventitreesimo numero: https://conservation-science.unibo.it/article/view/20081/18273.

La rivista accademica internazionale – rinomato punto di riferimento del settore – è curata e pubblicata da Gangemi Editore (Roma) e Alma Mater Studiorum – Università di Bologna, e si avvale della collaborazione di rinomati enti tra cui Sapienza Università di Roma, Università di Bari, Università di Palermo e Università di Siviglia. Il suo direttore e mentore è il Prof. Salvatore Lorusso, Consigliere della Società Italiana per il Progresso delle Scienze e fondatore del Laboratorio Diagnostico per i Beni Culturali dell’Università di Bologna (campus di Ravenna).

_{* Átila Soares da Costa Filho ha una laurea in Disegno Industriale presso la Pontificia Università Cattolica di Rio de Janeiro (Brasile) con titoli di specializzazione in Storia, Storia dell’Arte, Filosofia, Antropologia, Sociologia, Archeologia e Beni Culturali. È membro del Consiglio Scientifico nella Mona Lisa Foundation (Zurigo), nella Fondazione Leonardo da Vinci (Milano), nel progetto L’Invisibile nell’Arte / c/o Comitato Nazionale per la Valorizzazione dei Beni Storici, Culturali e Ambientali (Roma), e nella rivista internazionale storico-tecnica, Conservation Science in Cultural Heritage, pubblicata dal Dipartimento dei Beni Culturali dell’Università di Bologna (campus di Ravenna).}