Vistas panorámicas sobre el patrimonio visual colectivo a través de redes neuronales convolucionales Las exposiciones Revolutionary Arkive y Mnemosyne 2.0 de Pilar Rosado
Article Sidebar
Citaciones en Google Académico
Main Article Content
En el contexto de una sociedad saturada de imágenes, las redes neuronales convolucionales (convolutional neural networks - CNN), preentrenadas a partir de la información visual contenida en miles y miles de imágenes, constituyen una herramienta de gran utilidad para ayudarnos a ordenar el patrimonio visual, ofreciéndonos así un punto de acceso que de otra manera sería imposible.
Una de las responsabilidades del artista contemporáneo es adoptar posiciones que ayuden a dar significado, a proyectar sentido sobre la acumulación visual a la que nos enfrentamos. En este artículo pasamos a describir dos exposiciones de la artista Pilar Rosado: Revolutionary Arkive y Mnemosyne 2.0. En ellas se ha utilizado la red neuronal artificial ResNet-50 para extraer las características visuales de grandes conjuntos de imágenes y los descriptores de imagen obtenidos se han usado como entrada para el algoritmo t-SNE. Así, se han elaborado grandes mapas visuales formados por miles de imágenes ordenadas siguiendo criterios de similitud formal en los que se ponen de manifiesto los patrones visuales de los arquetipos de una determinada categoría semántica.
La manera de archivar y recuperar nuestra memoria colectiva debe tener una correlación con los avances tecnológicos y científicos de nuestra época para que se nos vayan descubriendo progresivamente nuevos horizontes de conocimiento. En su práctica artística, Rosado explora, en el ámbito de la cocreación humano-máquina, cuestiones políticas que se pueden abordar desde la imagen y que implican a las tecnologías de aprendizaje automático, como la gestión de la información en los archivos visuales del futuro o la revisión de la memoria visual colectiva.
Article Details
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
(c) Pilar Rosado Rodrigo, Ferran Reverter Comes, 2020
Derechos de autor
Los artículos publicados en Artnodes están sujetos a una licencia de Reconocimiento 4.0 Internacional de Creative Commons, el texto completo de la cual se puede consultar en http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/; los autores retienen el copyright. Puede copiarlos, distribuirlos, comunicarlos públicamente, hacer obras derivadas y usos comerciales siempre que reconozca los créditos de las obras (autoría, nombre de la revista, institución editora) de la manera especificada por los autores o por la revista.
Es responsabilidad de los autores obtener los permisos necesarios de las imágenes que estén sujetas a copyright.
Cesión de derechos de propiedad intelectual
El autor cede en régimen no exclusivo a los editores de la revista los derechos de explotación (reproducción, distribución, comunicación pública y transformación) para explotar y comercializar la obra, entera o en parte, en todos los formatos y modalidades de explotación presentes o futuros, en todos los idiomas, por todo el periodo de vida de la obra y por todo el mundo.
Declaro que soy el autor original de la obra. Los editores quedan, por lo tanto, exonerados de cualquier obligación o responsabilidad por cualquier acción legal que pueda suscitarse derivada de la obra depositada por la vulneración de derechos de terceros, sean de propiedad intelectual o industrial, de secreto comercial o cualquier otro
Pilar Rosado Rodrigo, Universitat de Barcelona
Artista i investigadora que explora l’ús d’algorismes d’aprenentatge automàtic en l’àmbit de la creació. Treballant amb grans col·leccions d’imatges d’arxiu i aquestes noves tecnologies pretén proporcionar punts de vista alternatius per a la reflexió i que qüestionin les convencions de la nostra mirada. Doctora en Belles arts i Llicenciada en Biologia. Entre 2012 i 2015 va ser becada per la Generalitat de Catalunya per dur a terme la seva recerca titulada «Formes latents: protocols de visió artificial per a la detecció d’analogies aplicats a la catalogació i creació artística», els resultats de la qual han estat publicats en la prestigiosa revista Leonardo del MIT Press, el juny de 2019. Combina la seva carrera artística amb la recerca i la docència com a professora a la Facultat de Belles Arts de la Universitat de Barcelona, i és membre de diversos projectes d’R+D.
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7142-5047
Ferran Reverter Comes, Universitat de Barcelona
Professor agregat d’Estadística del Departament de Genètica, Microbiologia i Estadística de la Universitat de Barcelona. Professor del màster d’Estadística i Recerca Operativa UB-UPC de l’assignatura Statistical Learning. Ha realitzat estades postdoctorals al Laboratoire de Statistique et Probabilités Université Paul Sabatier (Tolosa, 2008) i al Centre de Regulació Genòmica del Parc de Recerca Biomèdica (Barcelona, 2013-2017). En l’actualitat, centra la seva recerca en el desenvolupament i la implementació d’eines estadístiques per a l’anàlisi de dades en biociències, la millora de mètodes basats en funcions de nucli (kernel methods) per augmentar la interpretabilitat i la visualització, i en la implementació d’eines d’anàlisi computacional d’imatges en l’àmbit biomèdic i artístic. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9489-3350
Company, Oriol. 2018. «Revolutionary ArKive. Ordenar el desordre». Núvol. El Digital de la Cultura, October 10. https://www.nuvol.com/pantalles/revolutionary-arkive-ordenar-el-desordre-55800.
D’Oultremont, Maria. 2019. «Pilar Rosado i la panorámica perduda de les imatges». Núvol. El Digital de la Cultura. May 17. https://www.nuvol.com/art/pilar-rosado-i-la-panoramica-perduda-de-les-imatges-60640.
Didi-Huberman, George. 2010. Atlas. ¿Cómo llevar el mundo a cuestas?. Madrid: TF Editores.
Festival Panoràmic. 2018. «The whole world is watching». http://panoramicgranollers.cat/revolutionary-arkive/.
Fontcuberta, Joan. 2016. La furia de las imágenes. Notas sobre la postfotografía. Barcelona: Galaxia Gutenberg.
Fontcuberta, Joan. 2019. «El gran riu. Per a una teoría general de la revolta». El món d’Ahir. Història d’autor, 13: 176-189.
Google. «Cómo funcionan los algoritmos de Google». May 22, 2020. https://www.google.com/intl/es_es/search/howsearchworks/algorithms/.
Grebe, Anja. 2010. «Museum and Mnemosyne. Aby Warburg, André Malraux and the re-/construction of art history as social history». “Le Musée Imaginaire” and Temptations of the Orient and Japan, ed. Tanaka Hidemichi, 55-61. Tokyo: Akita.
He, Kaiming; Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren y Jian Sun. 2016. «Deep residual learning for image recognition». In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR), 770-778. http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/html/He_Deep_Residual_Learning_CVPR_2016_paper.html. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
Karpathy, Andrej. 2017. «t-SNE visualization of CNN codes», accessed January 12. https://cs.stanford.edu/people/karpathy/cnnembed/.
Koffka, Kurt. 1967. Principles of Gestalt Psychology, New York: Mimesis International.
Köhler, Wolfgang. 1947. Gestalt psychology: an introduction to new concepts in modern psychology. New York: Liveright.
Malraux, André. 1949. Le Musée imaginaire. Ginebra: Skira.
Manovich, Lev. 2009. «TimeLine», accessed January 10. http://manovich.net/index.php/exhibitions/timeline.
Manovich, Lev. 2012. «¿Cómo ver 1000000 de imágenes? Deforma cultura online, 3, 1-11, Recuperado el 10 de Agosto de 2018 de http://www.deforma.info/es/product.php?id_product=24
Manovich, Lev. 2019. «Defining AI Arts: Three Proposals». AI and Dialog of Cultures, Exhibition Catalog. Saint-Petersburg, Russia: Hermitage Museum.
Pérez-Hita, Félix. 2019. «Pilar Rosado y la resurrección de los archivos». Mnemosyne 2.0. Cartografías computacionales de la memoria visual, 1-2. Granollers: Roca Umbert Fàbrica de les Arts.
Rosado, Pilar. 2019. Mnemosyne 2.0. Cartografías computacionales de la memoria visual. Granollers: Roca Umbert Fàbrica de les Arts.
Russakovsky*, Olga, Jia Deng*, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh, Sean Ma, Zhiheng Huang, Andrej Karpathy, Aditya Khosla, Michael Bernstein, Alexander C. Berg, y Li Fei-Fei (* = equal contribution). 2015. «ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge». International Journal of Computer Vision (IJCV), 115: 211–252. https://doi.org/10.1007/s11263-015-0816-y
Saramago, José. 2003. Ensayo sobre la ceguera. Madrid: Alfaguara.
Maaten, Laurens van der y Geoffrey Hinton. 2008. «Visualizing data using t-SNE». Journal of Machine Learning Research, 9 (Nov): 2579-2605.
The Warburg Institute. 2018. «The Mnemosyne Atlas, October 1929», accessed 2020 February 20. https://warburg.sas.ac.uk/collections/warburg-institute-archive/bilderatlas-mnemosyne/mnemosyne-atlas-october-1929.
Warburg, Aby. 2010. Atlas Mnemosyne, traducido por Joaquín Chamorro Mielke. Madrid: Akal.
Artículos similares
- David Link, Carnívoro Carnaval , Artnodes: Núm. 34: (Julio 2024). NODO 34. Materiología y variantología: invitación al diálogo (coord.: Siegfried Zielinski y Daniel Irrgang)
- Miguel Ángel Rego Robles, Visión estereoscópica en el pensamiento de Wilfrid Sellars: enfoques ontológicos a través del arte poscontemporáneo , Artnodes: Núm. 32: (Julio 2023). NODO 32. Posibles III (coord.: Pau Alsina y Andrés Burbano)
- Bruno Caldas Vianna, La Máquina de Bartleby: explorar la desobediencia creativa en los ordenadores , Artnodes: Núm. 32: (Julio 2023). NODO 32. Posibles III (coord.: Pau Alsina y Andrés Burbano)
- Santiago Rementeria-Sanz, El factor estético en la automatización de tareas lógicas: el caso del ajedrez , Artnodes: Núm. 26: (Julio 2020). NODO 26. IA, arte y diseño: Cuestionando el aprendizaje automático (coord.: A. Burbano y Ruth West)
- José María Alonso Calero, Machinima, posfotografía y posanimación: estudio comparativo disciplinar , Artnodes: Núm. 30
- Domingo Sánchez-Mesa Martínez, Espen Aarseth, Robert Pratten, Carlos A. Scolari, Transmedia (¿storytelling?): una revisión crítica y polifónica , Artnodes: Núm. 18: (Noviembre 2016). NODO 18. Narrativas transmediales (coord.: Pau Alsina)
- Aramis López Juan, El Centro de Cálculo de la Universidad de Madrid. Creatividad y tecnología en la universidad española de los años sesenta , Artnodes: Núm. 13: (Noviembre 2013). NODO 13. Historia(s) del arte de los medios (coord.: Ana Rodríguez Granell, Pau Alsina)
- Marco Paladini, Carlo R. M. A Santagiustina, Costanza Sartoris, Giulia Saya, Michele Schiavinato, Gabriella Traviglia, La memoria de la comunidad digital AquaGranda: activando la concienciación sobre el riesgo climático , Artnodes: Núm. 33: (Enero 2024). NODO 33. Artivismo mediático: sobre la arqueología y la historia de la cultura digital para el cambio social (coord.: Carolina Fernández-Castrillo y Diego Mantoan)
- Carolina Fernández-Castrillo, Maquinolatría y creatividad poshumana entre futurismo, arte generativo e inteligencia artificial , Artnodes: Núm. 34: (Julio 2024). NODO 34. Materiología y variantología: invitación al diálogo (coord.: Siegfried Zielinski y Daniel Irrgang)
- Ruth West, Andres Burbano, IA, arte y diseño: Cuestionando el aprendizaje automático , Artnodes: Núm. 26: (Julio 2020). NODO 26. IA, arte y diseño: Cuestionando el aprendizaje automático (coord.: A. Burbano y Ruth West)
<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >>
También puede {advancedSearchLink} para este artículo.