| Summary: | En el contexto de una sociedad saturada de imágenes, las redes neuronales convolucionales (convolutional neural networks - CNN), preentrenadas a partir de la información visual contenida en miles y miles de imágenes, constituyen una herramienta de gran utilidad para ayudarnos a ordenar el patrimonio visual, ofreciéndonos así un punto de acceso que de otra manera sería imposible.
Una de las responsabilidades del artista contemporáneo es adoptar posiciones que ayuden a dar significado, a proyectar sentido sobre la acumulación visual a la que nos enfrentamos. En este artículo pasamos a describir dos exposiciones de la artista Pilar Rosado: Revolutionary Arkive y Mnemosyne 2.0. En ellas se ha utilizado la red neuronal artificial ResNet-50 para extraer las características visuales de grandes conjuntos de imágenes y los descriptores de imagen obtenidos se han usado como entrada para el algoritmo t-SNE. Así, se han elaborado grandes mapas visuales formados por miles de imágenes ordenadas siguiendo criterios de similitud formal en los que se ponen de manifiesto los patrones visuales de los arquetipos de una determinada categoría semántica.
La manera de archivar y recuperar nuestra memoria colectiva debe tener una correlación con los avances tecnológicos y científicos de nuestra época para que se nos vayan descubriendo progresivamente nuevos horizontes de conocimiento. En su práctica artística, Rosado explora, en el ámbito de la cocreación humano-máquina, cuestiones políticas que se pueden abordar desde la imagen y que implican a las tecnologías de aprendizaje automático, como la gestión de la información en los archivos visuales del futuro o la revisión de la memoria visual colectiva.
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