realizzato con IA, ed esplorare le opere in tanti modi: dallo stile al colore e persino in base alle emozioni che suscitano. Come abbiamo visto, molti sono i avviati da Google Arts & Culture che includono l’uso di Intelligenza Artificiale applicata al mondo dell’arte47. Sono inoltre disponibili alcuni esperimenti come Paint with music48 che permettono all’utente di esplorare in modo ludico il mondo del machine learning, o Art Palette49 dove l’esplorazione avviene attraverso una scelta cromatica. Non solo musei: Google Arts & Culture e Google Research supportano gli artisti contemporanei che lavorano con l’IA nelle loro pratiche artistiche. Ne è un esempio Artists + Machine Intelligence Grants50, un progetto che ha coinvolto sei artisti internazionali da gennaio a maggio 2020, che hanno collaborato con i tecnici creativi di Google per esplorare le tecniche di machine learning in film, poesia, sound art e narrazione interattiva, progetto presentato in occasione dell’evento inaugurale della collaborazione tra Google Research e Google Arts & Culture.
Il MoMA, The Museum of Modern Art, New York51
progetti46
shorturl.at/elsHU Google Arts & Culture Unlock Culture at Home With Machine Learning.
www.moma.org/calendar/exhibitions/ history/identifying-art MoMA: Identifying art through machine learning. A project with Google Arts & Culture Lab.
www.youtube.com/ watch?v=SLBqVOnn9Mo Identifying art through machine learning at MoMA The Art Recognizer.
Il MoMA è un museo che si pone all’avanguardia nella ricerca e progettazione di nuovi strumenti con l’ausilio delle ultime tecnologie a supporto del visitatore. Tra i tanti progetti degni di nota, ho trovato particolarmente interessante Identifying art through machine learning, perché sfruttando un sistema di identificazione automatica, si è riusciti a trasformare l’enorme archivio fotografico delle mostre del MoMA realizzate dal 1929 a oggi, in un archivio interattivo aperto al pubblico. Identifying art through machine learning è stato sviluppato da un team digital media del MoMA in collaborazione con Google Arts & Culture Lab. Il MoMA voleva cercare le corrispondenze tra le opere presenti nell’archivio fotografico delle mostre: un lavoro che un curatore può sicuramente fare, ma in questo caso c’erano decine di migliaia di foto di mostre ed esposizioni realizzate dal 1929 in poi. Hanno quindi deciso di impiegare il machine learning e la computer vision technology per svolgere questo ingente lavoro. I nostri collaboratori di Google Arts & Culture Lab hanno utilizzato un algoritmo per setacciare oltre 30.000 foto di mostre, cercando corrispondenze con le oltre 65.000 opere della nostra collezione online. In totale, sono state riconosciute oltre 20.000 opere d’arte in queste immagini e abbiamo usato quei risultati per creare una vasta rete di nuovi collegamenti tra la nostra storia espositiva e la collezione online. Queste connessioni rafforzano una risorsa già senza precedenti per i milioni di visitatori di moma.org52.
14. Dal progetto Art Palette.
L’algoritmo sviluppato dal Google Arts & Culture Lab ha cercato nelle foto d’archivio e ha trovato le connessioni tra le opere della collezione online del MoMA, ed è stato particolarmente efficace nell’identificare le opere visive e le sculture.
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Ad esempio nella foto della mostra Cézanne, Gauguin, Seurat, van Gogh è stato riconosciuto il dipinto The Bather di Paul Cézanne e cliccando sull’opera si accede a tutte le informazioni re57
