Descubrimiento de los pigmentos y las técnicas que se utilizaron para pintar el Muro de Berlín

El arte callejero adopta muchas formas, y los llamativos murales del Muro de Berlín, tanto antes como después de su caída, son expresiones de las opiniones de la gente. Sin embargo, a menudo los procesos de creación de las pinturas eran muy secretos, lo que dificultaba su conservación. Ahora, los investigadores que publican un artículo en la revista Journal of the American Chemical Society han descubierto información sobre este lugar histórico a partir de fragmentos de pintura usando un detector portátil y el análisis de datos de inteligencia artificial (IA).

«La investigación destaca el poderoso impacto de la sinergia entre la química y el aprendizaje profundo en la cuantificación de la materia, que en este caso ejemplifican los pigmentos que hacen tan fascinante el arte callejero», afirma Francesco Armetta, coautor del estudio.

Para restaurar o conservar obras de arte, es importante recopilar información sobre los materiales y las técnicas de aplicación. Pero los pintores del Muro de Berlín no documentaron esta información. En estudios anteriores de otros elementos históricos, los científicos llevaron fragmentos o incluso objetos enteros al laboratorio y, sin destruir las muestras, identificaron los pigmentos que contenían mediante una técnica conocida como espectroscopia Raman. Aunque se dispone de espectrómetros Raman portátiles para las investigaciones in situ, estos carecen de la precisión de los equipos de laboratorio de tamaño completo. Por eso, Armetta, Rosina Celeste Ponterio y sus colaboradores querían desarrollar un algoritmo de IA que pudiera analizar los resultados de los espectrómetros Raman portátiles para identificar pigmentos y tintes con mayor precisión. En una prueba inicial del nuevo método, analizaron 15 fragmentos de pintura del Muro de Berlín.

Los investigadores primero ampliaron los fragmentos y observaron que todos tenían dos o tres capas de pintura con pinceladas visibles. La tercera capa en contacto con la mampostería parecía blanca, lo que sugiere que se trata de una capa base con la que se preparó la pared para pintarla. Después, los investigadores utilizaron un espectrómetro Raman portátil para analizar los fragmentos y los compararon con los espectros recogidos en una biblioteca comercial de espectros de pigmentos. Identificaron los pigmentos primarios de las muestras, como los azopigmentos (virutas de color amarillo y rojo), las ftalocianinas (virutas azules y verdes), el cromato de plomo (virutas verdes) y el blanco de titanio (virutas blancas). Estos resultados se confirmaron con otras técnicas no destructivas, como la fluorescencia de rayos X y la espectroscopia de reflectancia de fibra óptica.

Posteriormente, los investigadores mezclaron pigmentos de una marca comercial de pintura acrílica (que se utiliza en Alemania desde el siglo XIX) con distintas proporciones de blanco de titanio, para tratar de igualar los colores y la gama de tintes típicos de los pintores. Según los investigadores, conocer estas proporciones podría ayudar a los conservadores de obras de arte a preparar los materiales adecuados para su restauración. Utilizando los datos espectrales Raman de las mezclas, entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para determinar el porcentaje de pigmento. El método indicó que los fragmentos de pintura del Muro de Berlín contenían blanco de titanio y hasta un 75 % de pigmento, dependiendo de la pieza analizada y el tono de color. Los investigadores afirman que estos resultados indican que su modelo de IA podría proporcionar información de gran calidad para la conservación de obras de arte, la medicina forense y la ciencia de los materiales en entornos en los que es difícil llevar equipos de laboratorio a un sitio.

Los autores agradecen el apoyo del proyecto Eurostart «Punic or Greek weapons? The answer in the invisible» (¿Armas púnicas o griegas? La respuesta en lo invisible) y «Italian Ministry of Universities and Research Funds» (Fondos del Ministerio italiano de Universidades e Investigación) del EEPP.

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