Refik Anadol, el hombre que transforma datos neurológicos en arte digital

Lunes 22 de Julio 17.14 GMT


Refik Anadol, el hombre que transforma datos neurológicos en arte digital


Las grandes historias suelen comenzar no en la realidad, sino en el inconsciente. Refik Anadol es el hombre que está a punto de descifrar esta esencia. 

Hablamos del artista, profesor e investigador visitante del Departamento de Artes de Medios de Diseño de UCLA.

Sus campos de trabajo son el arte público y el rendimiento audiovisual en vivo de instalaciones inmersivas.

Particularmente, sus obras exploran el espacio entre las entidades físicas y digitales.

Así, crea una relación híbrida entre la arquitectura, las artes mediáticas, inteligencia artificial y los datos.
ArtData o la perfección de los datos

El invitado de lujo en la 16 edición del festival Mutek Mx de este año tiene en su haber una serie largísima de proyectos.

Pero podríamos englobar a todos ellos con una característica: Refik intenta descubrir la perfección y belleza de los datos; el alma de cualquier ser, máquina o sistema digital.

Además, con ello logra acercar más al hombre y a su inconsciente... que no es tan diferente al sistema programático de un software... o robot.

"Siempre he tenido una obsesión con la memoria, el recuerdo... Los datos también son una forma de memoria. Nuestros "me gusta", publicaciones, comentarios, los autos que usamos y el GPS también son una memoria. Curiosamente, el concepto de memoria en el siglo XXI no se reduce al sistema cognitivo y neurológico de los humanos. Estamos en condiciones de interactuar con las máquinas." Refik Anadol


El arte cambia, y pse a la opinión de muchos, avanza y evoluciona.

Todo apunta a una nueva era, una donde la complejidad virtual se mezcle con la realidad incluso en lo estético.

En ese escenario, son artistas y creativos como Anadol los que nos guiarán por la belleza inefable de lo que a nuestros ojos no existe, pero es infinitamente bello.

 

 
 
 
 
 
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Dear friends, very excited to share more experiments for Machine Hallucination series for WDCH Dreams project. In this one we are getting heightmap and also new color experiments with GAN ouptuts. This one trained on 600.000 digital archive images of @laphil . @pkmital used PG-GAN machine learning algorithm and we simply trained AI in 3 weeks with @nvidia GV100 gpu in our studio. This audio is also a sample from our latest classification of LA Phil’s sound archives! To do this a dataset of over 2 million human-labeled 10-second YouTube video soundtracks, with labels taken from an ontology of more than 600 audio event classes used. #datasculpture #ai #machinelearning

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