Mit látsz, amikor ezeket a képeket nézi? Mikroszkopikus sejtek, csontok keresztmetszete, erek - ezek a biológiai struktúrák mind eszébe jutnak. Az összes találgatás téves lenne.
kapcsolodo tartalom
- A növekvő baktériumok kolóniái pszichedelikus art
Első pillantásra Jonathan McCabe ausztrál generációs művész munkája úgy néz ki, mintha valamilyen pszichedelikus vegyi anyaggal festett biológiai minták lennének, de ez nem a biológia. Mindezen képeket számítógépes algoritmusok segítségével készítette, egy kevéssé ismert biológiai elmélet alapján, amely szerint a sejtek véletlenszerűen mintákká alakulnak és rendbe állnak a káosz közepette.
De mielőtt elmélyülnénk az elméleti biológiában, mi az a generációs művészet?
A generációs grafikákat valamilyen külső rendszer segítségével készítik (általában egy számítógépes program vagy algoritmus, de a kémiai reakciók is működnének), amely feldolgozza és átalakítja a kezdeti bemeneteket. Ezek a bemenetek lehetnek vizuális, statisztikai vagy akár zenei jellegűek is: ezek a rothadásnak hagyott ételek lehetnek, amelyek finom penészgyűrűket hoznak létre, vagy akár a városok 3D-s modelljeinek készítéséhez használt mesterséges DNS-kódot is. És egy rendszer sok különféle végterméket képes előállítani.
A művészet alkotásának részvétele a művész teljes irányításából, a meglepetés eleme. "A generációs művészet addiktív lehet, azzal a ígérettel, hogy valami jó felbukkan, ha eléggé megbénul a folyamat" - mondja McCabe. A művészek az outputra összpontosítanak és az algoritmusokkal foglalkoznak, hogy elkészítsék az őket kielégítő végterméket - esztétikai, mentális, művészi stb.
2009 óta a McCabe az informatikus és matematikus, Alan Turing által javasolt biológiai elméletre épülő algoritmusokkal foglalkozik. Turing, bár jobban ismert a mesterséges intelligenciával kapcsolatos munkájáról és a német Enigma kódológép feltöréséről, érdeklődött a természetes világot irányító minták iránt is. 1952-ben publikálta a „Morfogenezis kémiai alapjai” című tanulmányát, amelyben azt állította, hogy a kémiai anyagok („morfogeneknek” nevezik) reagálnak egymással és szövetön át terjednek, hogy természetben előforduló mintákat hozzanak létre a több ezerből álló szervezetekben. milliárd sejt.
Turing kidolgozta az ilyen természetes minták működésének alapvető modelljét. Egy sejt vegyi anyagokat termel, és ezek a vegyületek reagálnak és diffundálnak a környező sejtek környezetébe. Van egy olyan vegyület, amely aktiválja a reakciót, és egy, amely leállítja, egy „inhibitor”. Az „aktivátor” vegyi anyag koncentrációjától függően az egyes sejtekben foltot vagy csíkot kaphat, amikor a reakció a szövetekben átterjed - a minél nagyobb a terület, annál bonyolultabb a minta. Turing kidolgozott matematikai képleteket annak előrejelzésére, hogy hat mintázat alakulhat ki egy kis sejtgömbön.
Könnyű belátni, hogy egy ilyen alapvető eljárás miként támaszthatja alá az pigmentet az állati bőrben és a héjában, foltok és csíkok kakofóniáját hozva létre. A kutatók modellezték a Turing-mintákat a kagylókból, a halszemből és a nyálkahártyából, sőt megmutatták, hogy Turing elmélete magyarázza a leopárdfoltok alakulását az életkorral.
Egyesek kiterjesztik Turing-egyenleteket háromdimenziós mintázatokra is, például azok, amelyek a fogközben és a végtagok fejlődésében találhatók. 2011-ben egy csoport kísérleti bizonyítékot szolgáltatott arra, hogy az egér szájában lévő gerincek Turing elmélete szerint alakultak ki. (A Brandeis Egyetem vegyészei márciusban is kiadtak egy tanulmányt, amely Turing képleteket alkalmazták a kémcsövekben 3D struktúrák készítéséhez is.)
Mivel McCabe a saját napjait algoritmusok kidolgozásával tölti be a művészet létrehozására, tisztában volt Turing munkájával. Amikor elkezdett látni a jellegzetes foltokat és a turingi mintázatok csíkjait felbukkanó generációs alkotásában, úgy döntött, hogy körülveszi a kódját. "Azt hittem, hogy a Turing minták véletlenül jelennek meg" - mondja McCabe. Tehát természetesen megpróbálta szándékosan elkészíteni őket.
Turing munkája a generációs művészet természetes eszköze. A kémiai rendszer utánozására McCabe ugyanazon alapelvek alapján készített programokat a képek készítésére - pixelek felhasználásával a cellák helyett. A program véletlenszerűen hozzárendel egy számot minden pixelhez, amely színt hoz létre. Ahogyan az egyik cellában lévő kémiai reakció befolyásolja a szomszédait, az egyes pixelek száma a környező pixelek alapján változik. "Láttam képeket állatokról, különösen a gyíkokról és a halakról, amelyek teste nagyon szép mintázatú, tehát ez volt az ihlet" - magyarázza.
A McCabe első képalkotó kísérletei meglehetősen alapvetőek voltak: fekete-fehér pontok és labirintusminták. Végül, ha két vagy három vagy több Turing-folyamatot egymásra fektet, összetettebb mintákat hozhat létre - a nagy csíkok kis pontokból vagy kavargásokból és a színes szivárvány nagyobb képet alkotnak. Ezeket multi-scale Turing mintáknak nevezik, és a McCabe nagy léptékű készítésre törekedett. A nagyítás egyikére nagyítás szinte olyan, mintha egy élő sejt hálózatába peeringnénk.
A generációs művészet szépsége az, hogy soha nem tudhatja pontosan, mit fog kapni. Attól függően, hogy mit szeret vagy nem szeret a végterméknél, hozzáigazít egy algoritmust vagy egyesíti a különféle algoritmusokat. "Néha genetikai algoritmusokat használok, ahol a program véletlenszerűen kombinálja a" receptek "részeit, amelyek jó eredményekhez vezetnek, és egyfajta szelektív tenyésztést végeznek" - mondja McCabe.
A képek nagy része irizáló halaknak vagy gyíkhéjaknak, állati bélnek, ereknek vagy akár festett szövetmintáknak tűnik. McCabe ezeket az algoritmusokat is kombinálta, amelyek utánozzák az áramló folyadék fizikáját, hogy óceánszerű tájat hozzon létre.
De soha nem készít egy képet, amely egy meghatározott természeti formát szem előtt tart, és nem nevezi meg művének. Ez nyitva hagyja őket értelmezésre. Lát egy növényi sejtet vagy egy teknőshéjat? Végül McCabe rájön, hogy mit látsz, az rajtad múlik.
