El Laboratorio de Arte y Cultura de Google en París es noticia en el mundo del arte. Tienen la misión de ver cómo la tecnología puede ayudar a conectar a las personas con la cultura de nuevas formas, llegando a aquellos que de otra manera no podrían ver las exhibiciones de los museos.
Estos avances tecnológicos también facilitan el aprendizaje y la apreciación del arte.
Su colaboración con el Museo de Arte Moderno de Nueva York acaparó la atención recientemente.
El equipo de Google desató sus capacidades de aprendizaje automático para encontrar obras de arte particulares tal como han aparecido durante décadas de exhibición. dijo Cultura Abierta .
Ahora las personas podrán hacer clic en determinadas imágenes y encontrar más información sobre ellas.
Freya Murray, líder creativo, y otros miembros del equipo aparecieron recientemente en un video que cuenta cómo los ricos mundos del arte, desde pinturas hasta esculturas y arte basado en textos, puede llegar a personas que no viven al alcance de museos como el MOMA.
Las tecnologías de Google ayudaron al MOMA a lanzar unos 30, 000 imágenes pero no contenían información sobre las obras reales. Entonces, el equipo de Google recurrió a la tecnología para transformar el repositorio de imágenes en un archivo con capacidad de búsqueda.
Damien Henry, líder del equipo de experimentos, Laboratorio de arte y cultura de Google, cuenta la historia de cómo Google se involucró para identificar las obras de arte del MOMA a través del aprendizaje automático y el resultado.
"A partir de su primera exposición en 1929, El Museo de Arte Moderno de Nueva York tomó fotografías de sus exposiciones. Si bien las fotos documentaron capítulos importantes del arte moderno, carecían de información sobre las obras en ellos. Para identificar el arte en las fotos, uno habría tenido que peinar 30, 000 fotos, una tarea que llevaría meses incluso para el ojo entrenado. La herramienta creada en colaboración con el MoMA hizo el trabajo de identificar automáticamente las obras de arte:27, 000 de ellos, y ayudó a convertir este depósito de fotos en un archivo interactivo de las exposiciones del MoMA ".
Un video sobre la colaboración señaló que "The Art Recognizer" construido en colaboración con el MoMA ayuda a una persona a recuperar detalles de exhibiciones pasadas "en un chasquido de un dedo".
"Recientemente habíamos lanzado 30, 000 imágenes de instalación en línea, todo el camino de regreso a 1929, "dijo el Director de Medios Digitales del MoMA, Shannon Darrough, en el video. Las imagenes, aunque, no contenía ninguna información sobre las obras reales en ellos.
El equipo de Medios Digitales del MoMA y el Laboratorio de Arte y Cultura de Google se propusieron enfrentar su desafío utilizando el aprendizaje automático y la tecnología de visión por computadora. Darrough dijo:"Fue una buena colaboración entre el hombre y la máquina".
Los colaboradores del MOMA en Google Arts &Culture Lab utilizaron un algoritmo para revisar las fotos de las exposiciones.
"Ahora, una foto de una exposición de pintura de 1929 abre una ventana a una obra icónica de Paul Cézanne; una toma de 1965 de grabados de Robert Rauschenberg te conecta con esas mismas obras en la retrospectiva de Rauschenberg de 2017 del MoMA; y una esquina de una exposición de diseño de 2013 se convierte en un portal en el arte del cartel a lo largo de dos siglos. Aunque no es exhaustivo, es un gran comienzo y una hazaña notable dado el gran volumen de información involucrada ".
Se hicieron algunas observaciones interesantes sobre el algoritmo utilizado.
"El Laboratorio de Artes y Cultura de Google diseñó el algoritmo para declarar algo coincidente solo cuando tenía mucha" confianza ". Aprendimos que, como cualquiera, un algoritmo tiene fortalezas y debilidades. En el presente, el algoritmo es muy bueno para identificar estática, imágenes bidimensionales ".
Pero, especialmente en un sitio como MOMA, las imágenes estáticas apenas completan la magia. Mucho más desafiante para el esfuerzo digital fueron las esculturas; imagen en movimiento, instalación, y obras de sonido; y obras de arte basadas en texto.
También, se observó que "el algoritmo también puede coincidir incorrectamente con fotografías cuando el trabajo expuesto era en realidad una impresión diferente de la misma imagen (o muy similar)".
El sitio del museo invitaba a la gente a señalar cualquier error. "Como ha demostrado este proyecto, la tecnología nos proporciona herramientas rápidas y eficientes, pero no puede reemplazar los ojos y las mentes humanas. (Bien, todavía no, de todos modos.) A pesar de un enfoque cauteloso que priorizaba la precisión sobre la cantidad, esperamos que haya una pequeña cantidad de errores. Entonces, si nota que algo anda mal, háganoslo saber enviando un correo electrónico a [email protected] ".
En general, sin embargo, Darrough dijo:"Lo que me gusta de este experimento y le doy mucho crédito a Google por esto, es que realmente no se siente como un experimento. En realidad, está integrado en nuestra plataforma central para que millones de personas puedan beneficiarse de él. Puedo ver que esto se está utilizando en muchos lugares diferentes del mundo ".
"Los experimentos están diseñados para ser explorados en el sitio web dedicado, o a través de la aplicación Google Arts &Culture, disponible para iOS y Android, "dijo BT.com.
© 2018 Tech Xplore
