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Il machine learning e l’arte

Esperimenti di machine learning e intelligenza artificiale con le opere d'arte, in una nuova sezione inaugurata dalla piattaforma Google Arts & Culture.

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Il portale Google Arts & Culture inaugura oggi una nuova sezione chiamata Experiments, che raccoglie una serie di progetti sperimentali realizzati in collaborazione con sviluppatori e ingegneri software di tutto il mondo. Si tratta di applicazioni Web studiate in modo da mettere le potenzialità dell’intelligenza artificiale e del machine learning al servizio dell’arte.

X Degrees of Separation, ad esempio, consente di scegliere due opere qualsiasi e di lasciare che l’algoritmo trovi un percorso visivo in grado di collegarle, mentre t-SNE Map dipinge quel che può essere paragonato ad un paesaggio della storia dell’arte, con centinaia di migliaia di opere appartenente ad ogni epoca e stile organizzate all’interno di un immenso paesaggio tridimensionale da esplorare: più il sistema valuta come simili due opere, più saranno vicine sulla mappa. In TAGS l’intelligenza artificiale allega ad ogni opera un’etichetta per tutti gli elementi rilevati nelle immagini, da “animali” a “pioggia”, da “donna” a “felicità”.

Siamo felici di vedere un così un grande entusiasmo per il machine learning nella cultura, specialmente tra i creative coder sia fuori che dentro Google. Che siate creative coder esperti, o alle prime armi, date un’occhiata al nuovo sito web AI Experiments a cura dei nostri amici del Creative Lab. Potrete trovare risorse e fonti di ispirazione.

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Ancora, Curator Table si ispira al lavoro dei curatori di installazioni e mostre, raccogliendo un enorme quantitativo di opere disposte in uno spazio 3D (come fosse un gigantesco tavolo), all’interno delle quali effettuare liberamente ricerche in base al nome dell’artista. Free Fall, infine, le dispone tridimensionalmente sulla base di criteri come la data di realizzazione. Si consiglia di aprire i singoli Experiments da computer e quando si è connessi ad una rete WiFi con buone performance, poiché alcuni richiedono un notevole quantitativo di traffico dati.

Fonte: Google Arts & Culture Experiments • Notizie su:
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