Vasarely Genético

Sobre Vasarely Genético

Vasarely Genético Esta obra permite a los vistantes recorrer una colección de cuadros de arte-óptico generados por computadora (que imitan la estética de cuadros de Victor Vasarely). De esta colección, pueden seleccionar dos de su agrado y, mediante reproducción genética, obtener un tercero que hereda las características de los mismos. Dicho procedimiento hace que los cuadros de la colección, mediante algoritmos genéticos, evolucione según el gusto de los visitantes, logrando que los mismos sean partícipes directos del proceso de creación artística, un proceso de creación colectiva.

Victor Vasarely:
Victor Vasarely fue un artista óptico y cinético. De origen húngaro, trabajó en Francia desarrollando el Op-Art, abreviación de "optical art", que se basa en el carácter cambiante de una obra por efecto óptico. El arte cinético de Vasarely emplea líneas y figuras geométricas que crean ilusiones ópticas. Una característica de su orientación artística, es el quiebre del carácter plano del cuadrado. Vasarely ha sido considerado uno de los artistas más experimentales y sugestivos. Su aspiración fue crear una síntesis de pintura y plástica, donde la pintura tenga todas las prerrogativas de una escultura a dos dimensiones. Creyó en la desaparición de la obra única, singular, y abogo por el futuro democrático del arte.

Análisis de cuadros de Vasarely:
Los cuadros de Vasarely, poseen una estructura modular, la variación de sus módulos una lógica estricta. Estos siguen un plan constructivo, una organización secuencial de operaciones aplicadas a una configuración inicial. Consideramos, por tanto, que esta estructura modular y algorítmica, era ideal para ser representada y operada a partir de algoritmos genéticos.
Uno de las etapas más importantes fue lograr una buena representación genética de los cuadros. Es decir, lograr analizar y extraer de los cuadros sus características constitutivas, a fin de poder representarlas por genes. Una correcta representación genética permite que la combinación de los genes de los cuadros "padres", produzca un "hijo" que herede sus carácterísticas.
Analizamos un conjunto de cuadros que eran de la misma serie y encontramos que se podían describir de la siguiente forma: una matriz de cuadrados que posee una o dos figuras interiores. Estas figuras son cuadrados o círculos. Cada figura, así como el fondo, de cada cuadrado de la matriz, posee un color que en relación con cuadrados vecinos produce un degradé. Las variaciones de figura ó color ó valor del degradé, con respecto a los cuadrados vecinos, estan circunscriptas a regiones simétricas que dividen la matriz.
Modelización de los cuadros de Vasarely y representación genética

Nuestro modelo está conformado tres tipos de elementos:

Lienzo: con sus parámetros iniciales (figuras, color, degradé).
Regiones: que dividen el lienzo.
Cambios: sobre los parámetros del lienzo, asociados a cada región.

Definidos estos elementos como las características de los cuadros, los genes que elegimos para representarlas son:

Gen 1: Tamaño de la matriz y regiones
Gen 2: Tipo y sentido de los degradé
Gen 3: Cambios producidos en las regiones
Gen 4: Figuras iniciales del lienzo
Gen 5: Paleta de colores

Conclusión: Sabiendo que los algoritmos genéticos evolucionan según una función de evaluación, a la hora de aplicarlos para la creación de obras de arte, nos encontramos con el problema de que no existe un criterio objetivo de evaluación de una obra artística y por ende no tenemos una función que guíe dichos algoritmos.
Por otro lado, se puede plantear que quizás no existe un criterio objetivo, pero sí criterios particulares con los que cada sujeto evalúa una obra. Aún siendo subjetivo el criterio de evaluación, es casi imposible modelizar el gusto de alguien.
Esta cuestión parecería dejar a los algoritmos genéticos totalmente fuera de lugar a la hora de realizar obras artísticas. Sin embargo, encontramos una posible solución a este problema: en vez de modelizar un criterio de evaluación, dejamos que la gente misma sea quien evalue. De esta forma, el algoritmo se transforma en una máquina que articula la obra según el gusto de los participantes.