After Goya (2020)

Proyecto seleccionado en la convocatoria internacional de residencias VisionaIAs.

El proyecto de Aarati explora la creación de un nuevo cuerpo de imágenes, partiendo de las colecciones de grabados del Museo Goya de Zaragoza, concretamente de las series Los Caprichos, Los Disparates y Los desastres de la Guerra.

La propuesta de la artista parte de una visualización de datos (los grabados) para mostrarnos continuidades formales en la obra de Goya, en aspectos como la pose de los personajes, la composición o el trabajo de claroscuro. En la instalación podemos observar las obras generadas al lado de los grabados originales, además de una visualización de pose.

Con estas experimentaciones, la artista revela la complejidad de la visión artificial, cuando las imágenes son meros puntos de datos. Líneas que indican poses, círculos que indican áreas de alta exposición y contraste y cajas rectangulares para revelar objetos detectados. Cada uno de estos experimentos emplea el aprendizaje automático y técnicas computacionales específicas para ordenar, promediar y analizar las imágenes con el fin de mostrar patrones semánticos y visuales de cientos de imágenes.

La segunda parte del proyecto es la creación de una nueva serie de grabados utilizando un modelo GANS (redes neuronales antagónicas). Estos nuevos grabados generados por un modelo entrenado en la obra de Goya, nos permiten observar algunos detalles que reflejan la esencia visual del conjunto de datos de entrenamiento. Las imágenes creadas por el generador tienen a su vez la estética propia de las obras realizadas con GANS.

Lograr que las máquinas “vean” como lo hace la gente es uno de los principales objetivos de la IA, con aplicaciones que van desde el control de robots y la conducción de automóviles hasta la detección facial. La visión artificial funciona recogiendo primero imágenes en vivo a través de cámaras y luego interpretando estas imágenes con cálculos complejos en software. Muchas de las técnicas más existosas utilizan modelos entrenados con aprendizaje profundo.
Estas técnicas permiten estimar desde el contenido de una imagen, hasta la emoción que está mostrando una persona determinada.

Visión de las máquinas(EN) Machine Vision

Artista, profesora y programadora interdisciplinar de origen indio-estadounidense, interesada en la poética y la política crítica de los conjuntos de datos. Su trabajo artístico investiga a través de la experimentación, con archivos personales e institucionales para explorar cómo las identidades y las historias se moldean mediante diferentes métodos de recopilación, conservación y presentación de grandes bases de datos.

Actualmente es profesora e investigadora en la prestigiosa escuela Parsons School of Design (Nueva York). Su trabajo ha sido apoyado por reconocidas instituciones americanas como NYC Media Lab, Beamcenter o LES Printshop, entre otras.

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Sobre este programa