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Una máquina que es capaz de observar y aprender de un microorganismo para crear un score audiovisual a partir de los patrones que encuentre en su comportamiento. Este proyecto se centra en la creación de una inteligencia artificial, la cual reconoce comportamientos organizados reiterativos en cultivos biológicos y los transforma en eventos que dota de una gestualidad audiovisual específica con el fin de lograr una composición auto-generativa que responde a las lógicas de decisión que esta inteligencia construye con el tiempo. Para lograrlo es necesario el desarrollo de un dispositivo de búsqueda y transmisión de señales análogas provenientes de microorganismos, una plataforma audiovisual que permita la expresión de las señales biológicas y que además pueda hacerse cargo de su propio mantenimiento biológico. El resultado es transmitido en tiempo real a través de un canal digital creando la posibilidad de observar el proceso de coevolución de la máquina en tiempo real.
Inspirado en centros como el SETI, acrónimo del inglés Search for ExtraTerrestrial Intelligence o Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre, Comunicaciones Especulativas es tanto un espacio de investigación de comunicaciones no antropocéntricas, como un sistema auto-generativo de inteligencias no humanas. Este proyecto busca resaltar la gestualidad del tiempo real expresado en vida y de esa vida como un generador de cambio e inestabilidad tangible a partir de representaciones tanto visuales como sonoras. La materia tiene por sí misma una performatividad expresiva por lo que buscamos crear una interface que le permita al otro expresar su complejidad y diversidad a través de un lenguaje que sea tangible tanto para una máquina como para nosotros humanos. Una narrativa que se construye a partir del cruce de la ciencia, la ficción, la vida y la ingeniería y que busca apropiarse del imaginario social para crear vínculos con aquello que parece tan ajeno, pero que conforma en sí mismo la ontología de nuestra especie.
El sistema comienza con el procesamiento en tiempo real de cultivos bacterianos. Estos cultivos son analizados con Visión Artificial (Computer Vision) para detectar formas y movimiento, y con Aprendizaje Automático no asistido (Machine Learning) para detectar los patrones que se repitan en el tiempo. Los datos de la existencia de esos patrones son enviados a un algoritmo de Inteligencia Artificial que reconoce y almacena esa información como eventos y les concede una cierta gestualidad sonora y visual a partir de un set de opciones que el propio algoritmo elige y modifica según se sigue alimentando.