CNR Istituto di Scienze del Patrimonio Culturale 的化學家和人工智慧研究人員團隊開發了一種人工智慧模型，能夠確定用於製作古典繪畫的顏料的化學成分。
在他們的論文中發表在科學進步，該團隊描述了他們如何開發人工智慧模型並使用包含 500,000 個合成光譜資訊的資料集對其進行訓練，這些合成光譜代表 57 種顏料和相關化合物。
維護和/或修復舊畫，尤其是那些高價值的畫，既是藝術也是科學。專家接受過許多領域的培訓，從化學到植物學和歷史。由於此類藝術品具有很高的價值，人們尋求新技術來更好地理解特定藝術品的本質在進行恢復工作之前。
人們感興趣的一個主要領域是藝術家使用的顏料的成分。如果使用了錯誤的化學品，可能會發生反應，導致油漆分解，甚至可能毀掉古代傑作。在這項新的努力中，研究團隊帶來了去任務。
為了了解構成給定油漆的化學物質，專家使用 X 射線螢光？不幸的是，藝術家混合顏料以獲得所需的顏色這一事實使得識別單獨的顏料變得更加困難。
嘗試確定此類混合物中的化學物質通常需要進行有根據的猜測，這會導致錯誤。為了減少此類錯誤，研究人員開發了一種能夠接收宏觀 X 射線螢光 (MA-XRF) 的 AI 模型，分析它們，然後列印出用於創作特定繪畫的所有油畫中發現的化學物質。該模型使用包含 500,000 個合成光譜資訊的資料集進行訓練。
模型完成並完成初步測試後，研究團隊對其進行了更真實的測試，要求其識別用於創作藝術家拉斐爾 1501 年至 1502 年創作的兩幅畫作的油畫中的化學物質。
兩者都已使用其他方法進行了廣泛的研究和測試，這意味著它們的化學成分之前已被鑑定。研究團隊發現，該模型能夠正確識別化學物質，包括白色油漆中的鉛、紅色油漆中的汞和綠色油漆中的銅。
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引文：利用人工智慧計算古典繪畫中使用的顏料的化學成分（2024 年10 月5 日），2024 年10 月5 日檢索自https://webbedxp.com/science/jamaal/news/2024-10-ai -figure-chemical-作曲-classical.html
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