L'IA smaschera i quadri falsi guardando la firma frattale del pennello. Al falso 'I contadini' assegna Z=-2,336, al 'Tramonto a Montmajour' Z=1,64: due numeri che confermano quello che gli storici dell'arte avevano già concluso su due opere lungamente discusse. Dietro c'è un algoritmo pubblicato l'11 giugno 2026 su una rivista di metrologia industriale.
Il metodo pubblicato su Surface Topography
Il team dell'Université Polytechnique Hauts-de-France di Valenciennes, guidato da Francois Berkmans con Ludovic Nys e Maxence Bigerelle, tratta un quadro come una superficie industriale. L'algoritmo converte l'immagine ad alta risoluzione della tela in una mappa topografica tridimensionale, usando l'intensità dei pixel in scala di grigi come proxy dell'altezza. Poi calcola la dimensione frattale della texture con il metodo box-counting Minkowski-Bouligand.
Il parametro impiegato è lo Sfd definito dallo standard ISO 25178, la stessa norma che le fabbriche adottano per certificare la ruvidità di un cuscinetto meccanico o di un componente stampato. In pratica il pennello lascia una firma invisibile all'occhio, misurabile con la stessa metrica applicata ai pezzi in acciaio. L'analisi viene condotta su due livelli: l'intera opera e piccole aree omogenee scelte come rappresentative della pennellata. Nessun contatto con la tela, nessun prelievo, nessun raggio X.
La firma frattale in cifre
Nove opere di Van Gogh sono state usate per costruire la distribuzione di riferimento. La media della dimensione frattale del pittore olandese si attesta a 2,7488. Quando gli autori hanno confrontato l'olandese con otto opere del pittore seicentesco svedese David Klöcker Ehrenstrahl (1628-1698), la media di quest'ultimo è scesa a 2,5963. La distanza fra le due firme regge un t-test con p ≈ 0,0012: una probabilità di errore statistico inferiore a un caso su ottocento.
Il falso 'I contadini' è stato posizionato dall'algoritmo a Z=-2,336 rispetto alla distribuzione di riferimento, un outlier che nella pratica statistica esclude l'attribuzione con margine ampio. Il 'Tramonto a Montmajour', autenticato dal Van Gogh Museum di Amsterdam nel 2013 dopo decenni di dubbi, ha ricevuto un punteggio Z=1,64, compatibile con il corpus autentico. Lo studio di Berkmans su Surface Topography: Metrology and Properties appare in un numero speciale della rivista dedicato proprio al ruolo delle superfici nell'arte e nel patrimonio culturale.
È la prima volta che uno standard nato per la metrologia industriale entra nella diagnostica pittorica con numeri pubblicati e riproducibili. È la stessa logica dei pattern invisibili individuati dall'intelligenza artificiale in altri campi, come quello in cui un test del sangue permette di stimare l'età biologica degli organi: cambia il substrato, tela invece di plasma, ma resta l'idea di leggere una firma quantitativa dove l'occhio umano vede solo materiale grezzo.
Cosa cambia per musei e collezionisti
L'Istituto svizzero degli esperti d'arte stima che fino al 50% delle opere in circolazione sia frutto di falsi o cattive attribuzioni. Nel 2024 il sistema di Art Recognition, sempre basato su IA ma con approccio diverso, aveva individuato quaranta presunte contraffazioni di Monet e Renoir vendute su eBay: fra queste un finto 'Forest With a Stream' attribuito a Monet quotato 599.000 dollari e un presunto Renoir da 165.000 dollari.
Il metodo frattale di Berkmans è più economico degli approcci tradizionali. Non richiede analisi chimiche del pigmento, non serve un campionamento distruttivo, non impone il trasporto dell'opera. Basta la scansione ad alta risoluzione già presente in molte collezioni museali. Il costo di ingresso è un normale software di analisi delle superfici, gli stessi tool usati nel controllo qualità industriale.
Il limite ammesso dagli autori è duplice: la sensibilità alla risoluzione delle scansioni e la necessità di corpora più ampi. Nove opere di riferimento per un pittore che ha lasciato circa 900 dipinti sono ancora poche, e i risultati dipendono dalla scelta delle aree omogenee usate per estrarre il descrittore.
L'algoritmo non sostituisce lo storico dell'arte, ma consegna a curatori e case d'asta un test quantitativo da affiancare alle perizie tradizionali. Il prossimo passo è la costruzione di banche dati di scansioni ad alta risoluzione standardizzate: senza quelle il metodo resta un esperimento promettente.
Domande frequenti
Come funziona il metodo frattale per autenticare un dipinto?
Il metodo converte l'immagine ad alta risoluzione della tela in una mappa topografica tridimensionale, misurando la dimensione frattale della texture con il box-counting. Questa 'firma frattale' viene poi confrontata con una distribuzione di riferimento per identificare l'autenticità dell'opera.
Quali sono i vantaggi di questo approccio rispetto alle tecniche tradizionali di autenticazione?
Il metodo frattale non richiede analisi chimiche, campionamenti distruttivi né il trasporto dell'opera. Utilizza semplicemente scansioni ad alta risoluzione e strumenti software già disponibili in molti musei, risultando più economico e non invasivo.
Quali sono i limiti del metodo frattale descritto nell'articolo?
I principali limiti sono la sensibilità alla risoluzione delle scansioni e la necessità di avere corpora di riferimento più ampi. Inoltre, i risultati dipendono dalla scelta delle aree omogenee della tela su cui si effettua l’analisi.
Il metodo frattale può sostituire completamente il lavoro degli storici dell'arte?
No, il metodo fornisce un test quantitativo utile da affiancare alle perizie tradizionali, ma non sostituisce l'esperienza e il giudizio degli storici dell'arte.
Qual è l’impatto di questa tecnologia per musei e collezionisti?
Questa tecnologia offre uno strumento oggettivo ed economico per la verifica dell’autenticità, riducendo il rischio di acquisire falsi e facilitando la gestione delle collezioni. Può inoltre supportare case d’asta e curatori nelle loro valutazioni.
Come viene stabilita la soglia oltre cui un'opera viene considerata falsa o autentica?
La soglia si basa sul punteggio Z rispetto alla distribuzione di riferimento: valori molto distanti indicano che l’opera è un outlier e quindi probabilmente non autentica, come dimostrato dai casi citati nell’articolo.
