A-Kristin Jakubek: Difference between revisions

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Neben der tierischen Wahrnehmung steht die Datenverarbeitung durch das künstliche neuronale Netzwerk  - auch 'Künstliche Intelligenz' gennant -. Diese digitale Instanz soll durch digitale Animationen greifbar, visuelle gemacht werden. Die Verarbeitung durch den Computer soll in 'Stufen' dargestellt werden.
Neben der tierischen Wahrnehmung steht die Datenverarbeitung durch das künstliche neuronale Netzwerk  - auch 'Künstliche Intelligenz' genannt -. Diese digitale Instanz soll durch Animationen visualisiert werden. Die Verarbeitung durch den Computer soll in 'Stufen' dargestellt werden um den Zuschauer an das Thema heranzuführen und die zunehmen abstrakte Datenverarbeitung greifbar zumachen.  
Die erste Ebene ist eine Art Veranschaulichungsebene in welcher der Datensatz der tierischen Perspektiven (die Filmaufnahmen) in einer digitalen 3D Ansicht zusehen ist. Der Zuschauer soll dem Datensatz als intaktes, gesamt Gebilde zusehen bekommen. In einem digitalen 'void-space' sehen wir den Datensatz der Videoaufnahmen und anschließend das künstliche neuronale Netz. Zuerst von Außen, dann fliegt die Kamerasicht durch den Datensatz und das Netzwerk.  


Der Verarbeitungsprozess durch den Computer wird immer weiter herunter gebrochen werden.
Die erste Ebene ist eine Art Veranschaulichungsebene in welcher der Datensatz der tierischen Perspektiven (die Filmaufnahmen) in einer digitalen 3D Ansicht zusehen ist. Der Zuschauer soll dem Datensatz als intaktes, Gesamtgebilde zusehen bekommen. In einem digitalen 'void-space' sehen wir den Datensatz der Videoaufnahmen und anschließend das künstliche neuronale Netz. Zuerst von außen, dann fliegt die Kamerasicht durch den Datensatz und das Netzwerk. Über diesen digitalen 'voidspace' navigiert das Filmnarrative in die unterschiedlichen Dateien des Datensatz i.e. Filmaufnahmen.  
Für die zweiten Visualisierungsebene verwende ich im Schaffungsprozess neuronale Netzwerke die mit Bildverarbeitung zutuen haben. Es werden 'FlowNet2' und 'VGG16 visualisation' genutzt um einen tatsächlichen Einblick in die Verarbeitung durch den Computer zugeben. Das Verwenden der Netzwerke selbst ist essentielle um einen tatsächlichen Einblick in Computer Vision und den Bildgebenden Verfahren von Computer Scientist heute zugeben.


In der reduziertesten Visualiserungsebene wird die binäre Verarbeitung durch den Computer auf Level der 'maschinellen Sprache' dargestellt. Der Computer selbst funktioniert im Grunde nur durch Code der sich auf 1 und 0 runterbricht. Diese Binärität wird in durch einen reduzierten Schwarz-Weiß Animationsstil aufgegriffen und künstlerisch weitergedacht. Dies entsteht in Zusammenarbeit mit August Guccione im Programm TouchDesigner. Die Wahl des Programm war wichtig da dieses durch eine generative 'Node' basierte Funktionsweise sehr nah am Computer selbst ist.  
Der Verarbeitungsprozess durch den Computer wird zunehmend herunter gebrochen.
Für die zweite Visualisierungsebene verwende ich im Schaffungsprozess neuronale Netzwerke die mit Bildverarbeitung zutuen haben. Es werden 'FlowNet2' und 'VGG16 visualisation' genutzt um einen tatsächlichen Einblick in die Verarbeitung durch den Computer zugeben. Das verwenden der Netzwerke selbst gibt einen Einblick in Bildgebendeverfahren der Computer Vision und somit einen 'echten Bezug' zu wie Video/Bild durch künstlische neurale Netze verarbeitet werden.
 
In der reduziertesten Visualiserungsebene wird die binäre Verarbeitung durch den Computer auf Level der 'maschinellen Sprache' dargestellt. Der Computer selbst funktioniert im Grunde nur durch Code der sich zuletzt auf 1 und 0 reduziert. Diese Binärität wird mittels eines reduzierten Schwarz-Weiß Animationsstil aufgegriffen und künstlerisch weitergedacht. Dies entsteht in Zusammenarbeit mit August Guccione im Programm TouchDesigner. Die Wahl des Programm war wichtig, da dieses durch seine generativ 'Node' basierte Funktionsweise ebenfalls sehr nah am Computer selbst ist.  





Revision as of 17:11, 8 November 2022

MFA Thesis Project Alternate A(animal) I(intelligence)

Research and Production

Konzept

Filming

Post-Production (Teil 1) Bearbeitung der Filmaufnahmen / Editing Film-footage'

Die Postproduktion des Film stellt sich aus verschiedenen Aufgabenbereichen zusammen. Die Bearbeitung der Filmaufnahmen beinhaltet zum einen das 'Compositing', sprich das Zusammenfügen der zwei Kameraperspektiven zu einem nahtlosen Gesamtbild. Zum anderen wird durch VFX ('Visual Effects') das Filmmaterial basieren auf der Recherchearbeit zur Biologie der jeweiligen Tiere künstlerisch aufbereitet. Die Recherche dient hierbei immer als Informationsquelle/Richtwert, welcher dann in Videoeffekte uminterpretiert wird.

Für diese Aufgabenbereiche worden jeweils eine weiter Person/Kollaborateur an Board geholt, welche mittels Briefing-Dokumenten, Gesprächen, gemeinsamen Arbeitssessions und Feedbackrunden angeleitet werden.

//

The post-production of the film consists of various tasks. The editing of the film footage includes compositing, i.e. the merging of the two camera perspectives into one seamless image. On the other hand, VFX ('Visual Effects') is used to further edit and enhance the film material based on the research of the biology of the respective animals. The research always serves as a source of information/reference, which is then reinterpreted into video effects.

For each of these tasks another person/collaborator was brought on board, who is guided by briefing documents, conversations, joint work sessions and feedback rounds.

Post-Produktion (Teil 2) Visualisierung der KI / Visualising the AI

Neben der tierischen Wahrnehmung steht die Datenverarbeitung durch das künstliche neuronale Netzwerk - auch 'Künstliche Intelligenz' genannt -. Diese digitale Instanz soll durch Animationen visualisiert werden. Die Verarbeitung durch den Computer soll in 'Stufen' dargestellt werden um den Zuschauer an das Thema heranzuführen und die zunehmen abstrakte Datenverarbeitung greifbar zumachen.

Die erste Ebene ist eine Art Veranschaulichungsebene in welcher der Datensatz der tierischen Perspektiven (die Filmaufnahmen) in einer digitalen 3D Ansicht zusehen ist. Der Zuschauer soll dem Datensatz als intaktes, Gesamtgebilde zusehen bekommen. In einem digitalen 'void-space' sehen wir den Datensatz der Videoaufnahmen und anschließend das künstliche neuronale Netz. Zuerst von außen, dann fliegt die Kamerasicht durch den Datensatz und das Netzwerk. Über diesen digitalen 'voidspace' navigiert das Filmnarrative in die unterschiedlichen Dateien des Datensatz i.e. Filmaufnahmen.

Der Verarbeitungsprozess durch den Computer wird zunehmend herunter gebrochen. Für die zweite Visualisierungsebene verwende ich im Schaffungsprozess neuronale Netzwerke die mit Bildverarbeitung zutuen haben. Es werden 'FlowNet2' und 'VGG16 visualisation' genutzt um einen tatsächlichen Einblick in die Verarbeitung durch den Computer zugeben. Das verwenden der Netzwerke selbst gibt einen Einblick in Bildgebendeverfahren der Computer Vision und somit einen 'echten Bezug' zu wie Video/Bild durch künstlische neurale Netze verarbeitet werden.

In der reduziertesten Visualiserungsebene wird die binäre Verarbeitung durch den Computer auf Level der 'maschinellen Sprache' dargestellt. Der Computer selbst funktioniert im Grunde nur durch Code der sich zuletzt auf 1 und 0 reduziert. Diese Binärität wird mittels eines reduzierten Schwarz-Weiß Animationsstil aufgegriffen und künstlerisch weitergedacht. Dies entsteht in Zusammenarbeit mit August Guccione im Programm TouchDesigner. Die Wahl des Programm war wichtig, da dieses durch seine generativ 'Node' basierte Funktionsweise ebenfalls sehr nah am Computer selbst ist.



/ Animation of the AI data-processing '

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