O Laboratório de artes e cultura do Google em Paris está trazendo notícias no mundo da arte. Eles têm a missão de ver como a tecnologia pode ajudar a conectar as pessoas à cultura de novas maneiras - alcançando aqueles que, de outra forma, não seriam capazes de ver as exposições dos museus.
Esses avanços tecnológicos também facilitam o aprendizado e a apreciação da arte.
Sua colaboração com o Museu de Arte Moderna de Nova York recentemente ganhou destaque.
A equipe do Google lançou seus recursos de aprendizado de máquina para encontrar obras de arte específicas à medida que apareciam ao longo de décadas de exposição, disse Cultura Aberta .
Agora as pessoas poderão clicar em certas fotos e encontrar mais informações sobre elas.
Freya Murray, liderança criativa, e outros membros da equipe recentemente apareceram em um vídeo contando como o rico mundo da arte, de pinturas a esculturas e arte baseada em texto, pode alcançar pessoas que não vivem ao alcance de museus como o MOMA.
As tecnologias do Google ajudaram o MOMA a lançar cerca de 30, 000 imagens, mas não continham informações sobre as obras reais. Então, a equipe do Google recorreu à tecnologia para transformar o repositório de imagens em um arquivo pesquisável.
Damien Henry, líder da equipe de experimentos, Laboratório de artes e cultura do Google, conta a história de como o Google se envolveu para identificar as obras de arte do MOMA por meio do aprendizado de máquina e o resultado.
"Começando com sua primeira exposição em 1929, O Museu de Arte Moderna de Nova York tirou fotos de suas exposições. Embora as fotos documentassem capítulos importantes da arte moderna, faltavam informações sobre as obras neles. Para identificar a arte nas fotos, seria necessário pentear 30, 000 fotos - uma tarefa que levaria meses, mesmo para o olho treinado. A ferramenta construída em colaboração com o MoMA fez o trabalho de identificar automaticamente as obras de arte - 27, 000 deles - e ajudou a transformar este repositório de fotos em um arquivo interativo das exposições do MoMA. "
Um vídeo sobre a colaboração observou que "The Art Recognizer" desenvolvido em colaboração com o MoMA ajuda uma pessoa a recuperar detalhes de exposições anteriores "em um estalar de dedos".
"Recentemente, lançamos 30, 000 imagens de instalação online, desde 1929, "disse o Diretor de Mídia Digital do MoMA, Shannon Darrough, No vídeo. As imagens, no entanto, não continha nenhuma informação sobre as obras reais.
A equipe de mídia digital do MoMA e o Google Arts &Culture Lab se prepararam para enfrentar o desafio usando aprendizado de máquina e tecnologia de visão computacional. Darrough disse, "Foi uma boa colaboração entre homem e máquina."
Os colaboradores do MOMA no Google Arts &Culture Lab usaram um algoritmo para vasculhar as fotos da exposição.
"Agora, uma foto de uma exposição de pintura de 1929 abre uma janela para uma obra icônica de Paul Cézanne; uma foto de 1965 de gravuras de Robert Rauschenberg conecta você a essas mesmas obras na retrospectiva Rauschenberg 2017 do MoMA; e um canto de uma exposição de design de 2013 se torna um portal na arte de pôster ao longo de dois séculos. Embora dificilmente abrangente, é um ótimo começo - e um feito notável, dado o grande volume de informações envolvidas. "
Algumas observações interessantes foram feitas sobre o algoritmo usado.
"O Google Arts &Culture Lab projetou o algoritmo para declarar algo como uma correspondência apenas quando fosse muito" confiante ". Aprendemos isso, como qualquer um, um algoritmo tem pontos fortes e fracos. Atualmente, o algoritmo é muito bom em identificar estática, imagens bidimensionais. "
Mas, especialmente em um site como o MOMA, imagens estáticas dificilmente completam a mágica. Muito mais desafiador para o esforço digital foram as esculturas; imagem em movimento, instalação, e obras de som; e obras de arte baseadas em texto.
Também, observou-se que "O algoritmo também pode corresponder incorretamente às fotografias quando o trabalho em exibição era, na verdade, uma impressão diferente da mesma (ou uma imagem muito semelhante)."
O site do museu convidou as pessoas a apontar qualquer erro. "Como este projeto mostrou, a tecnologia nos fornece ferramentas rápidas e eficientes, mas não pode substituir os olhos e as mentes humanas. (Nós vamos, ainda não, de qualquer maneira.) Apesar de uma abordagem cautelosa que priorizou a precisão sobre a quantidade, esperamos que haja um pequeno número de erros. Então, se você notar algo errado, informe-nos enviando um e-mail para [email protected]. "
Geral, Contudo, Darrough disse, "O que eu gosto sobre este experimento, e dou muito crédito ao Google por isso, é que realmente não parece um experimento. Na verdade, ele está integrado à nossa plataforma central para que milhões de pessoas possam se beneficiar com ele. Posso ver isso sendo usado em muitos lugares diferentes ao redor do mundo. "
"Os experimentos são projetados para serem explorados no site dedicado, ou por meio do aplicativo Google Arts &Culture, disponível para iOS e Android, "disse BT.com.
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