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    Alla scoperta dell'era della creazione di dipinti antichi alle Grotte di Mogao, Cina

    Pittura buddista e murale nelle grotte di Mogao n. 206. Credito:Science China Press

    Le Grotte di Mogao si trovano all'estremità occidentale del corridoio Hexi lungo l'antica Via della Seta a Dunhuang, Cina. Dal 366 al 1368 d.C., fu costruito un grande gruppo di grotte del Buddha che consiste di 735 grotte, 45, 000 m 2 pitture murali, e 2, 415 sculture in argilla dipinte. È stato elencato come sito del patrimonio mondiale nel 1987. Fino ad ora, la maggior parte dei dipinti murali delle Grotte di Mogao sono stati datati facendo riferimento direttamente ai testi murali o ai documenti storici. Però, le età di alcuni sono indeterminate a causa della mancanza di materiali di riferimento o del disaccordo degli esperti d'arte nei dipinti.

    Lo stile di disegno dei dipinti murali è cambiato nel corso della storia, e lo stile di disegno può essere determinato e quantificato attraverso i dati di pittura. Formulando il problema della datazione murale in un problema di classificazione nello stile del disegno, viene sviluppato un nuovo metodo di datazione codificando gli stili di disegno con codici visivi appresi attraverso il deep learning. Questo nuovo metodo ha determinato con successo l'era della creazione di sei dipinti murali alle Grotte di Mogao.

    Questo nuovo lavoro di ricerca è guidato da Qingquan Li dell'Università di Shenzhen, appena accettato da Scienza Cina Scienze dell'informazione , con il titolo "Incontri antichi dipinti dalle grotte di Mogao utilizzando codici visivi profondamente appresi".

    Con l'aiuto di esperti della Dunhuang Research Academia, sette dipinti murali provenienti da due grotte (n. 205 e n. 206) sono stati scelti come oggetti di ricerca per questa ricerca. Per la grotta n. 205, due principali stili di disegno sono stati dichiarati dagli artisti di Dunhuang, che erano il Picco Tang e il Medio Tang. Gli esperti ipotizzano che la grotta n. 205 sia stata originariamente costruita all'inizio del Tang o Peak Tang, ma la costruzione fu ostacolata dalle guerre della ribellione Anshi per circa 50 anni, e poi la costruzione fu succeduta nel Medio Tang. Però, fino ad ora, non vi era alcuno studio scientifico o quantitativo a sostegno di queste dichiarazioni. Per la grotta n. 206, gli stili di pittura sono controversi tra i Sui ei primi Tang (vedi Figura 1). Nello specifico, per i due dipinti di Guanyin sulla parete ovest della grotta n. 205, Signor Wen-Jie Duan, un ex presidente molto rispettato della DunHuang Research Academia, li ha datati in Peak Tang, mentre il signor Hui-Min Wang, un illustre esperto dell'Istituto di archeologia dell'Accademia di ricerca di Dunhuang, datato in Early Tang.

    Per rivelare l'era della creazione di questi dipinti, Qin Zou, un ricercatore dell'Università di Wuhan, raccolto 3860 dipinti murali da 194 diverse grotte con determinate etichette dell'epoca della creazione, e ha utilizzato l'aumento dei dati per formare un set di addestramento di oltre 50, 000 immagini. Per trovare i codici visivi discriminatori dell'epoca in questi dipinti, gli autori hanno costruito una rete neurale a convoluzione profonda e hanno classificato queste immagini di pittura nelle ere giuste. Sulla base del modello di classificazione, è stato costruito e applicato un metodo di datazione per datare i sette dipinti.

    Sei dei nuovi risultati di datazione sono stati approvati da esperti della Dunhuang Research Academy. "Questi risultati di datazione sono corretti e il metodo è ottimo, " Ha detto il signor Hui-Min Wang. Tuttavia, il metodo di apprendimento profondo ha datato il dipinto "Re Pavone" nella grotta n. 205 alla dinastia Tang centrale, mentre Hui-Min Wang lo ha datato alla dinastia Wudai, che porta alla comunità un nuovo argomento di ricerca.

    "Al meglio delle nostre conoscenze, " hanno scritto i cinque ricercatori, "this work represents the first account of a scientific and quantitative manner to support the era prediction and reduce the uncertainties in dating ancient paintings by using deep learning."


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