Vistas panorámicas sobre el patrimonio visual colectivo a través de redes neuronales convolucionales Las exposiciones Revolutionary Arkive y Mnemosyne 2.0 de Pilar Rosado

IF 0.2 0 HUMANITIES, MULTIDISCIPLINARY
Artnodes Pub Date : 2020-07-20 DOI:10.7238/a.v0i26.3354
P. Rodrigo, Ferran Reverter Comes
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Abstract

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.
通过卷积神经网络对集体视觉遗产的全景图Pilar Rosado的Revolutionary Arkive和Mnemosyne 2.0展览
在一个图像饱和的社会背景下,根据成千上万图像中包含的视觉信息预聚焦的卷积神经网络(CNN)是一种非常有用的工具,可以帮助我们对视觉遗产进行分类,从而为我们提供一个否则不可能的接入点。当代艺术家的责任之一是采取有助于赋予意义的立场,对我们面临的视觉积累产生意义。在这篇文章中,我们继续描述艺术家皮拉尔·罗萨多的两个展览:Revolutionary Arkive和Mnemosyne 2.0。其中,使用RESNET-50人工神经网络提取了大型图像集的视觉特征,获得的图像描述符被用作T-SNE算法的输入。因此,已经绘制了由数千张图像组成的大型视觉地图,这些图像是根据形式相似性标准排列的,这些标准揭示了特定语义类别原型的视觉模式。归档和恢复我们集体记忆的方式必须与我们这个时代的技术和科学进步相关联,才能逐步发现新的知识视野。在他的艺术实践中,罗萨多探索了人类-机器共同创造领域中可以从图像中解决的政治问题,这些问题涉及机器学习技术,如未来视觉档案中的信息管理或集体视觉记忆的审查。
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