Trabajo

Ensayo visual sin sonido realizado con shaders, live coding y machine learning. Busca visibilizar las realidades matéricas latentes en la digitalización de manera enraizada, centrándose en la línea genealógica argentina de la división campo/ciudad, civilización/barbarie, y nuestra tradición gráfica. Se programó como semilla la gráfica precolombina guarda pampa en lenguaje de alto desempeño (glsl), y se entretejió operando el software Libre de livecoding Hydra. Se guió semánticamente usando lenguaje natural a modelos de Machine Learning para pasar de este tejido de guardas a campos de cultivo (palas, división de tierras, personas), al cableado de la tierra y la infraestructura industrial (caños, edificios, planos), y de vuelta, haciendo visible un otro tejido oculto. Se trabajó la imagen con programación y modelos generativos de Machine Learning para hablar de realidades de las cuales no hay registro, o el registro es escaso/inaccesible, y pensando al Machine Learning como técnica de edición semántica. 145