Revista si suplimente
MarketWatch
Inapoi Inainte

Data mining și analiza multivariată īn heritage science: noi metode emergente pentru investigarea bunurilor de artă și patrimoniu

22 Iunie 2022



În acest moment, într-o mare varietate de domenii, datele sunt colectate într-un ritm extrem de rapid, fără precedent. Volumul mare de date acumulate impune utilizarea unor modele și tehnici analitice capabile să extragă informații - cum ar fi tipare ascunse sau corelații între date, respectiv să exploreze legăturile dintre acestea în scopul descoperirii de noi cunoștințe (knowledge discovery). În ultimii ani, concepte ca data mining, big data analytics, pattern recognition sau multivariate analysis au început să fie din ce în ce mai frecvent utilizate în domeniul științei patrimoniului. Aceste noi metode analitice aduc o serie de avantaje întrucât permit analiza unor pachete mari de date, adesea caracterizate de un număr ridicat de variabile, și evidențiază anumite modele, tendințe și relații ascunse în seturi multivariate de date.

Stadiul actual în domeniu
Investigarea bunurilor de artă și patrimoniu prin tehnici analitice complementare a devenit o procedură de rutină în domeniul științei patrimoniului. Caracterizarea și identificarea materialelor constituente ale diverselor tipuri de artefacte poate contribuii la înțelegerea istoriei obiectului, poate oferii informații valoroase asupra tehnicii de execuție și în unele cazuri asupra provenienței și/sau autenticității acestuia, respectiv poate sprijinii procesul de restaurare prin luarea unor decizii informate. La momentul de față, gama de tehnici analitice disponibile pentru investigarea materialelor asociate bunurilor de artă și patrimoniu este relativ extinsă, de la metode spectroscopice consacrate (spectroscopie în infraroșu cu transformată Fourier - FTIR, Raman, fluorescență de raze X - XRF), la tehnici avansate ca spectroscopia laser, tehnicile cromatografice sau tehnicile de cartografiere chimică (micro-XRF).
De cele mai multe ori, pentru o identificare exactă, o combinație de tehnici analitice specifice este necesară. Utilizarea unor tehnici accesibile și rapide, adesea portabile, pentru screening-ul unui număr mare de zone de interes, urmată de utilizarea unor tehnici de caracterizare avansate, pe probe specifice cu potențial maxim de soluționare a problemei analitice de studiu, reprezintă o metodologie extrem de frecvent abordată. Direcțiile actuale în domeniu includ dezvoltarea de echipamente portabile ce integrează două sau mai multe tehnici complementare, în vederea obținerii unui pachet de date in-situ, respectiv, utilizarea tehnicilor chemometrice pentru exploatarea unor pachete mari de date (data mining) în vederea extragerii și evidențierii unor pattern-uri și/sau unor corelații între date.


Figura 1. (a) Detaliu din cadrul unei lucrări de sec. XVI (pictură în ulei pe panou de lemn); (b) hartă a distribuției spațiale a pigmenților la nivelul suprafeței picturii obținută prin coroborarea datelor spectroscopice FTIR/XRF obținute în mai multe puncte cu imagistica hiperspectrală (algoritm de clasificare SAM – Spectral Angle Mapping)

Tehnici chemometrice de analiză adatelor spectrale
Analiza chemometrică a datelor spectrale reprezintă un instrument puternic ce permite extragerea unor informații suplimentare, interpretabile, din cadrul sistemelor investigate. Din punct de vedere istoric, tehnicile chemometrice își au originile în anii 1960, însă termenul „chemometrie” este utilizat pentru întâia oară abia în 1971 de chimistul de origine suedeză Svante Wold. Generic, chemometria implică aplicarea metodelor statice multivariate în scopul de a rafina procesul de măsurare și de a extrage informații cât mai utile și mai complete din datele brute ale măsurătorilor fizico-chimice. Potențialul tehnicilor chemometrice este dat de caracterul intrinsec multivariat al datelor experimentale. Spre exemplu, în cazul datelor FTIR, spectrele constau adesea (în funcție de regiunea IR de studiu și rezoluție) în peste 3000 de variabile, întrucât fiecare lungime de undă reprezintă o variabilă independentă. Tehnici de analiză multivariată, ca analiza în componente principale (Principal Component Analysis) sau analiza de cluster (Cluster Analysis), se numără printre metodele utilizate frecvent în rafinarea datelor spectrale.
Metodele chemometrice de analiză a datelor, cu precădere metodele de analiză exploratorie , au început să fie utilizate cu succes în ultimii ani inclusiv în domeniul științei patrimoniului. Aceste metode de analiză exploratorie prezintă o serie de avantaje întrucât permit gestionarea unor volume mari de date și implicit, în urma extragerii unor informații precise, o mai bună înțelegere a caracteristicilor materialelor studiate. Spre exemplu, analiza de tip PCA permite reducerea complexității datelor și implicit reducerea numărului variabilelor, permite evidențierea și stabilirea corelațiilor dintre variabile, respectiv permite determinarea variabilelor latente ce se află în spatele variabilelor măsurate.
În cadrul INOE 2000, studii de cercetare orientate asupra discriminării unor vopsele pe bază de lianți sintetici au evidențiat în urma analizei statistice multivariate o creștere a sensibilității de detecție a componentelor minoritare prezente, ceea ce a permis diferențierea între probe cu semnătură spectrală extrem de similară. Utilizarea analizei PCA pe seturi mari de date FTIR asociate unor straturi picturale îmbătrânite artificial a evidențiat prezența unor interacții specifice liant-pigment, permițând astfel să înțelegem și să anticipăm mai bine mecanismele de degradare asociate acestor tipuri de structuri. Capacitatea de discriminare și clasificare a materialelor pentru care comparația și analiza vizuală directă a regiunii spectrale de fingerprint nu este suficientă a fost de asemenea testată. Astfel, prin asocierea pachetelor de date spectrale cu analiza chemometrică a fost posibilă diferențierea și clasificarea unor pigmenți minerali de pământ (cu structură chimică similară) din diverse surse geologice, evidențiind un instrument analitic promițător pentru studii de proveniență.

Proiectul INFRA-ART
Proiectul postdoctoral INFRA-ART (Spectral data mining for material identification, chemical fingerprinting and forgery detection of painted works of art, PN-III-P1-1.1-PD-2019-1099), valorifică infrastructura de excelență din cadrul INOE 2000 propunând o abordare experimentală multianalitică ce integrează tehnici spectroscopice complementare, cu analiza imagistică de ultimă generație, respectiv cu tehnici de analiză multivariată, în investigarea operelor de artă cu policromie. Implementat începând cu septembrie 2019, proiectul INFRA-ART a urmărit mai multe obiective specifice: (1) integrarea informațiilor obținute prin tehnici complementare în vederea unei caracterizării detaliate a materialelor picturale; (2) identificarea amprentelor chimice și/sau caracteristicilor tehnice ce pot fi utilizate pentru depistarea falsurilor de artă; (3) exploatarea datelor spectrale prin tehnici chemometrice în vederea dezvoltării unui algoritm de clasificare automată a materialelor picturale; respectiv, (4) îmbunătățirea paletei de servicii prin dezvoltarea de noi pachete analitice dedicate pieței de artă.
Datorită structurii lor unice și complexe, investigarea straturilor picturale reprezintă o provocare constantă. Operele de artă cu policromie sunt caracterizate printr-un grad ridicat de eterogenitate dat de multitundea de componete ce pot fi prezente în diversele straturi aplicate succesiv. Fiecare strat picural este un amestec de diferiți compuși (pigmenți/coloranți naturali sau organici, lianți, fileri minerali) care interacționează și se modifică în timp. Nu în ultimul rând, ținând cont de necesitatea păstrării integrității obiectului, probele prelevate dintr-o operă de artă sunt limitate ca număr, fiind așadar recomandată utilizarea tehnicilor non- sau minim-invazive.


Figura 2. Interfața web asociată librăriei spectrale INFRA-ART

În principiu, o mare varietate de informații pot fi obținute prin integrarea diferitelor tehnici analitice, singurele limitări fiind disponibilitatea și costul. Metodologia propusă în cadrul proiectului INFRA-ART include metode spectroscopice de înaltă sensibilitate, utilizate pe scară largă (FTIR, XRF), precum și tehnici de ultimă generație – imagistica hiperspectrală. Coroborarea datelor spectrale în mai multe puncte cu tehnicile de mapare oferite de imagistica hiperspectrală, oferă selectivitate ridicată în identificarea și cartografierea materialelor. Utilizarea de tehnici complementare permite depășirea limitărilor intrinseci ale fiecărei metode în parte, metodologia propusă fiind capabilă să identifice atât componente organice cât și anorganice și să ofere informații stratigrafice cu privire la distribuția diverselor componente prezente. O investigare aprofundată de acest tip poate oferi perspective și informații inaccesibile în mod obișnuit cu privire la procesul de producție, tehnica și materialele de lucru, modul în care suprafețele pictate se degradează în timp, sau cum utilizarea anacronică a materialelor picturale poate fi asociată fie cu falsuri, fie cu intervenții de restaurare anterioare.

Baze de date și data mining
Destul de frecvent, în procesul de caracterizare și identificare a materialelor este nevoie de date de referință. În acest sens, dezvoltarea unor baze de date de înaltă calitate ale numeroaselor substanțe pure utilizate ca materiale de artă de-a lungul timpului este de maximă importanță pentru identificarea probelor necunoscute. Un produs direct al proiectului INFRA-ART îl reprezintă dezvoltarea unei librării spectrale ce integrează până la acest moment peste 1000 de spectre ATR-FTIR, XRF, respectiv un set preliminar de date Raman, asociate la peste 500 de materiale de referință. Librăria spectrală este dedicată exclusiv materialelor de artă fiind o resursă open access, disponibilă online - https://infraart.inoe.ro/, ce vine în sprijinul specialiștilor din domeniu ce operează cu tehnicile spectroscopice mai sus menționate. Toate tehnicile utilizate sunt non-distructive, fiind folosite pe scară largă în examinarea tehnică a operelor de artă, atât în laborator cât și in-situ, întrucât permit identificări chimice specifice, aspect extrem de important atunci când avem de-a face cu amestecuri complexe și eterogene de compuși organici și anorganici – precum straturile picturale sau probele arheologice. Librăria spectrală INFRA-ART a fost concepută ca un instrument digital pentru cercetători și specialiști din domeniul științei patrimoniului, istoriei artei, conservării și restaurării, și se dorește a fi o resursă open access ce sprijină nu doar procesul de analiză spectrală ci, prin multitudinea de date încorporate, și studiile axate pe data mining ce au ca obiective clasificarea, detecția deviațiilor/anomaliilor, clusterizare (clustering) sau descoperirea de pattern-uri.



Parerea ta conteaza:

(0/5, 0 voturi)

Lasa un comentariu



trimite