美術品の修復や復元は製作当時の様子や素材を可能な限り忠実に再現する作業です。この中で、作品の素材の科学鑑定や当時の時代考証、同じ作者の作品に基づくタッチの再現など美学的な観点以外の客観的な学術調査は欠かせません。2016年に60年ぶりに発見されたモネの幻の大作「睡蓮、柳の反映」は、画布の上半分が失われた状態でした。(館長:馬渕明子)と凸版印刷は、2016年に60年ぶりに発見されたモネの幻の大作「睡蓮、柳の反映」の欠損箇所を推定復元したと発表しました。センターの飯塚里志助教と協力して開発した、人工知能に基づいた自動色彩技術を人の担当者の色彩推定の補助として用いて、客観性を高めました。Transferや、白黒画像を自動的にカラー画像に変換することもできるpix2pixといった技術が知られています。2016でも発表されています。飯塚助教らの技術は、白黒画像を入力としてカラー画像を出力とするニューラルネットワークですが、既存のカラー画像を白黒化して教師データとしているため、教師データに存在する色彩パターンがカラー化でも現れることになります。今回は、残存した箇所のカラー画像を元に学習を行い、フランスに残されていた製作当時の作品を写したガラス乾板から高精細にスキャンされた白黒画像データを取り寄せ、その白黒データからカラー化を試みたようです。松方コレクション展」で公開されます。(特別内覧会では関係者に作品が公開されているようです)まとめ白黒画像からカラー画像を得るための技術が美術作品の復元に貢献した事例を紹介しました。カラー化技術を応用したプロジェクトとしては、東京大学の渡邉英徳教授が取り組むプロジェクト「記憶の解凍」が有名です。このプロジェクトでは戦前・戦中の白黒写真にニューラルネットワークにより自動的に色付けを行っています。色つけされた写真はリアリティを増し、当時の情景を想像しやすくすることができます。これにより一般の興味を引きつけるとともに、お年寄りへのインタビューでも当時の記憶を呼び起こすために活用されています。これまでは技術の世界に閉じていた研究開発が、美術作品の復元や社会問題の提起にも活用され始めました。Post]原爆で失われた、日常。Networksが深層学習のための演算に特化した演算装置MN-Coreを発表:深層学習専用チップも群雄割拠。音楽Googleによる詞からメロディを自動生成する作曲技術の出願特許が公開アカデミックAI顧問サービスMarvinでは企業のデータ分析チームの立ち上げや、AIプロジェクトに対して大学の研究者等を顧問として紹介するサービスを行なっています。検索:無料購読はこちらメールで新しい記事を読むメールアドレスを登録すると新しい記事のお知らせがメールで届きます。購読停止はワンクリックでできます。