Refik Anadol, वह व्यक्ति जो न्यूरोलॉजिकल डेटा को डिजिटल आर्ट में बदल देता है

सोमवार 22 जुलाई को 17.14 GMT


Refik Anadol, वह व्यक्ति जो न्यूरोलॉजिकल डेटा को डिजिटल आर्ट में बदल देता है


महान कहानियां आमतौर पर वास्तविकता में नहीं, बल्कि अचेतन में शुरू होती हैं। रेफिक अनादोल वह वह व्यक्ति है जो इस सार को समझने वाला है।

हम बात करते हैं कलाकार, प्रोफेसर और शोधकर्ता मीडिया डिजाइन आर्ट्स विभाग के आगंतुक UCLA.

उनके कार्यक्षेत्र हैं सार्वजनिक कला और इमर्सिव इंस्टॉलेशन का लाइव दृश्य-श्रव्य प्रदर्शन.

विशेष रूप से, उनके काम भौतिक और डिजिटल संस्थाओं के बीच की जगह का पता लगाते हैं।

तो, एक बनाएँ वास्तुकला, मीडिया कला, कृत्रिम बुद्धि और डेटा के बीच संकर संबंध.
ArtData या डेटा पूर्णता

इस साल के मटेक एमएक्स फेस्टिवल के एक्सएनयूएमएक्स संस्करण में लग्जरी गेस्ट के पास अपने बेल्ट के तहत बहुत लंबी श्रृंखला है।

लेकिन हम उनमें से सभी को एक विशेषता के साथ शामिल कर सकते हैं: Refik डेटा की पूर्णता और सुंदरता की खोज करने की कोशिश करता है; किसी भी व्यक्ति, मशीन या डिजिटल सिस्टम की आत्मा।

इसके अलावा, यह मनुष्य और उसके अचेतन के करीब लाता है ... जो एक सॉफ्टवेयर ... या रोबोट के प्रोग्रामेटिक सिस्टम से इतना अलग नहीं है।

"मैंने हमेशा मेमोरी, मेमोरी के साथ जुनून रखा है ... डेटा भी मेमोरी का एक रूप है। हमारी" पसंद ", प्रकाशन, टिप्पणियां, जिन कारों का हम उपयोग करते हैं और जीपीएस भी एक मेमोरी है। दिलचस्प बात यह है कि अवधारणा। XNUMX वीं सदी में स्मृति मनुष्यों के संज्ञानात्मक और न्यूरोलॉजिकल सिस्टम में कम नहीं है। हम मशीनों के साथ बातचीत करने में सक्षम हैं। ” रेफिक अनादोल


कला बदलती है, और, कई की राय में, अग्रिम और विकसित होती है।

सब कुछ एक नए युग की ओर इशारा करता है, एक जहां आभासी जटिलता वास्तविकता के साथ सौंदर्यशास्त्र में भी मिश्रित है।

उस परिदृश्य में, यह अनाडोल जैसे कलाकार और रचनाकार हैं, जो हमारी आंखों में मौजूद नहीं है की अप्रभावी सुंदरता के माध्यम से हमारा मार्गदर्शन करेंगे, लेकिन यह असीम रूप से सुंदर है।

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प्रिय दोस्तों, WDCH ड्रीम्स परियोजना के लिए मशीन मतिभ्रम श्रृंखला के लिए और अधिक प्रयोगों को साझा करने के लिए बहुत उत्साहित हूं। इसमें हमें GAN ouptuts के साथ ऊंचाई और नए रंग प्रयोग भी मिल रहे हैं। यह @Laphil के 600.000 डिजिटल आर्काइव चित्रों पर प्रशिक्षित है। @pkmital ने PG-GAN मशीन लर्निंग एल्गोरिथम का इस्तेमाल किया और हमने अपने स्टूडियो में @nvidia GV3 gpu के साथ केवल 100 सप्ताह में AI को प्रशिक्षित किया। यह ऑडियो ला फिल के ध्वनि अभिलेखागार के हमारे नवीनतम वर्गीकरण से एक नमूना भी है! ऐसा करने के लिए 2 मिलियन से अधिक मानव-लेबल वाले 10-सेकंड YouTube वीडियो साउंडट्रैक का डेटासेट उपयोग किया जाता है, जिसमें उपयोग किए गए 600 ऑडियो इवेंट क्लासेस के एक ऑन्कोलॉजी से लिए गए लेबल होते हैं। #datculculpture #ai #machinelearning

का साझा प्रकाशन रेफिक अनादोल (@refikanadol) पर