Данные, зашифрованные в миграционных паттернах белух, говорят о зависимости биологических видов от множества внешних факторов, в том числе природных катаклизмов, действий людей и технологий. Обучение технологических агентов может помочь сохранить эти данные и представить их в виде эстетического опыта. Рекуррентная нейронная сеть LSTM, обученная на данных о передвижении белух в прибрежных водах Аляски с 1979 по 2010 год, генерирует координаты альтернативных путей миграции белух, которые становятся основой для движения. Данные о глубине и температуре воды в текущей точке отражаются в звуковой части работы через параметрическую сонификацию синтезируемого звука и аудиозаписей коммуникации белух с помощью другой нейронной сети — многослойного перцептрона.
НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ:
Сергей Костырко
КОНСУЛЬТАНТ:
Мария Купцова
—
Аудио-визуальная инсталляция является дипломным проектом в рамках магистерской диссертации по программе
Цифровое искусство —Da. (Digital Art) в ДВФУ, 2021.
Проект стремится донести мысли о хрупкости и уязвимости природы, а также о человеческой ответственности за происходящие в мире изменения. Интерпретация биологических данных через эстетические образы коммуницирует это внутрь человеческой системы рефлексии, через интуитивно понятный художественный язык, преобразуя неосязаемые паттерны биологических агентов в визуальные и аудиальные способы проживания этой информации.
Технологические агенты, обучаясь у биологических, перестают казаться просто безжизненными объектами и наделяются характеристиками биологических агентов и органичностью. Технологии, которые исторически противопоставлялись живой природе, в рамках проекта выступают наравне с ней.
Проект призывает изменить отношение к технологиям как к категории человеческого инструмента подчинения или извлечения выгоды, и посмотреть на них как на способ сохранения баланса сложной системы, в которую оказались вовлечены люди, живая природа и технологии.
Исходный датасет
Документация инсталляции
Патч в Touch Designer
Изменение ландшафта Аляски