物理学者のHigor YD Sigaki、MatjažPerc、Haroldo V. Ribeiroは、ルネッサンスのリアリズムからますます抽象化された前衛的なスタイル、そして最近ではポストモダニズムへの芸術の進化を追跡する新しい方法を考案しました。
そのために、このトリオは、1031年から2016年の間に作成された約14万点の絵画の複雑さとエントロピー、または無秩序なカオスのマッピングに着手したと、 Scientific AmericanのJess Romeoは報告しています。 最終的なデータプールは、2, 000人を超えるアーティストと100を超えるスタイルに及びました。
ドイツの新聞Frankfurter Allgemeine Zeitungの Sibylle Anderlによると、チームは17世紀以前の作品が現代美術では見えないレベルの秩序を誇っていることを発見した。 しかし、1950年以降、芸術家は秩序ある理想に戻り、ルネッサンスとロマン主義の前任者を上回る程度にきれいな線ときちんとした格子を受け入れました。 研究者は、昨年9月に全米科学アカデミー論文集に発表された論文でプロセスを詳述しました。
この研究では、物理学者は複雑さを画像内のパターンの変動性と定義しました。 高度に可変性のパターンを持つ絵画はより複雑であると見なされたが、相対的な均一性を持つ絵画はそれほど複雑ではないとみなされた。 それに比べて、チームのエントロピーの測定は、仕事の混乱の度合いによって導かれ、より高いレベルの障害は高いエントロピー評価になりました。
分析を開始するために、研究者は、主に絵画を表す137, 364個の画像をオンラインWikiArtポータルからダウンロードしました。 次に、彼らはこれらの芸術作品を元の作品の寸法、色相の範囲、さまざまな色の強さをキャプチャしたマトリックス表現に変換しました。
Tech Xploreの Christopher Packham氏は、機械学習アルゴリズムに助けられた物理学者が、隣接するピクセルグリッド間の関係を決定し、その後、すべての作品に一意のエントロピーと複雑さの値を割り当てることができたと説明します。
このプロセスにより、チームは、確立された美術史の規範とほぼ一致するエントロピーおよび複雑さベースのタイムラインを開発できました。 これらの2つの手段に対してプロットされた3つの主要なグループが現れました。ルネサンス、新古典主義、ロマン主義。 現代美術; そして現代/ポストモダンアート。
ルネサンス、新古典主義、ロマン主義の芸術は、スペクトルの真ん中に落ち、比較的高い複雑さと秩序の度合いを誇っていました。 スペクトルのもう一方の端では、ロミオが指摘するように、現代美術の「ブレンドされたエッジとゆるいブラシストローク」は、無秩序で高く、複雑さで低いと評価されました。 この現象は、アンディ・ウォーホルのポップアート「キャンベルのスープ缶」に例示されており、直線の線と識別可能なパターンで満たされています。
アンディウォーホルのポップアート「ブリロボックス」は、研究者のアルゴリズム（CC BY-SA 2.0でのFlickr経由のリチャードウィンシェル）によると、よく整理され複雑です。 エントロピーが低く、複雑度が高い現代/ポストモダンアートは、スペクトルのもう一方の端に立っていました。 研究者が観察するように、ポップアートと構成主義を含むこの文体的なクラスターは、「シャープなエッジと非常に対照的なパターン…孤立した、または無関係な素材と組み合わされた別個の部分によって形成されます」でマークされています。組織感のない大胆で混oticとした渦巻きのキャンバス。
芸術作品を2つの尺度に減らすことは明らかに単純なアプローチですが、 Scientific AmericanのRomeoが指摘しているように、この手法は、大規模な評価で使用される場合、さまざまな芸術運動の進化と相互作用に関する貴重な洞察を生み出す可能性があります。
特定の芸術運動に注目し、研究の著者は、ミニマリズムとカラーフィールドペインティングのエントロピーの欠如を強調することができました。 研究者によると、1960年代以降に人気のあるこれらのスタイルは、「シンプルなデザイン要素」と急激な色の変化によって定義されます。 一方、点描とフォービズムは、複雑さの欠如を高度な無秩序で補い、シャープなエッジの出現を避けるために、「汚れた拡散ブラシストローク」と混合色に依存します。
研究者たちは、よりよく訓練されると、このアルゴリズムを使用して、あいまいな芸術作品を分類することさえできます。
テキサス大学ダラス校の芸術と技術の教授であり、研究に関与していなかったマクシミリアン・シッチは、学際的な研究に賛成しているとロミオに話します。
「この論文で非常にエレガントだと思うことの1つは、ローカルレベルでの複雑さ、ピクセルと周囲のピクセルを見るということです」とSchich氏は言います。 「 『うん、それはあまりにも簡単すぎる。すべての絵を説明しているわけではない。 しかし、貴重なのは研究です。」
