pecimfetr

Камеры с искусственным интеллектом проходят испытания в музее Болоньи / Фото с сайта The Telegraph

В музеях Болоньи внедрили систему ShareArt — рядом с экспонатами разместили камеры, отслеживающие посетителей. Система вычисляет, как долго и как близко люди рассматривают картины, скульптуры и артефакты, а затем выдаёт «оценку привлекательности». Модель классифицирует эмоции по пяти выражениям лица — счастливому, грустному, нейтральному, удивленному или сердитому, а также определяет пол, возраст и движение глаз посетителей.

Таким образом кураторы выставок хотят понять, какие именно экспонаты привлекают больше посетителей и на основе этого изменить планировки. По задумке руководства музеев, это позволит увеличить число туристов и возместить хотя бы часть из 190 миллионов евро выручки, которые музеи потеряли из-за пандемии.

Систему разработала команда из правительственного агентства ENEA, которое занимается развитием новых технологий в Италии. ShareArt использует камеры рядом с экспонатами, а затем объединяет и сравнивает, как люди проводят время рядом с разными картинами, скульптурами и артефактами.

Изначальный вариант системы разработали ещё в 2016 году, однако первые публичные тесты начали только в июле 2021 года после открытия музеев и галерей. Пока в музеях установили 14 устройств ShareArt: данные транслируют в специальный график, который отражает, на чём именно концентрируется внимание людей.

Разработчики уже получили первые результаты. К примеру, выяснилось, что в случае с картиной Трофима Биго «Святой Себастьян, помогающий Святой Ирэн», посетители фокусировались не на центре композиции, а на правой части лица Себастьяна. По мнению исследователей, причиной стала игра света и тени.

Картина Трофима Биго / Фото с сайта Saatchiart

ShareArt также отслеживает, как много посетителей останавливаются перед картинами и как долго на них смотрят. Оказалось, что очень немногие работы способны удерживать людей больше чем на 15 секунд. В среднем у экспоната проводят от 4 до 5 секунд.

Некоторые выводы исследователей оказались неожиданными: например, на диптихе 14-го века художника Витале дельи Экви внимание всегда привлекала только правая половина произведения. Левую часть большинство посетителей просто пропускали.

Диптих Витале дельи Экви / Фото Istituzione Bologna Musei

Пока в музее не поняли, в чём причина такого поведения посетителей, но считают, что чем больше данных они смогут получить, тем лучше смогут организовать выставки. Анализ поведения зрителей может привести к изменениям в освещении, постановке и размещении произведений искусства по отношению друг к другу.

Другим примером применения технологии стал анализ привлекательности статуи Аполлона Вейского, датированной 510-500 годами до Нашей Эры. Хотя кураторы Римского национального этрусского музея считали её одним из украшений коллекции, на неё обращают внимание лишь немногие зрители. Если бы статую разместили по принципу «лучшее напоследок», то её бы вообще не стали смотреть, пояснили в ENEA.

Аполлон Вейский / Фото из Мировой исторической энциклопедии

Дополнительно к описанному выше функционалу, камеры предупреждают персонал музея, если посетители находятся слишком близко друг к другу или снимают маски. Данные, получаемые с камер ShareArt, являются конфиденциальными. В частности, они не выполняют распознавание лиц, а фотографии посетителей после обработки нейросетью сразу же удаляются. Художники положительно оценили новую технологию: они утверждают, что ShareArt предоставляет ценный инструмент анализа влияния искусства на людей и выводит на новый уровень диалог между человеком и искусством.

Источник 1

Источник 2

Источник на английском языке