Por: Alejandra Gutiérrez
@ale.arteconcontexto
La ciencia detrás del sueño
El pasado 20 de junio se inauguró en Los Ángeles (California) el primer museo del mundo dedicado al arte creado con inteligencia artificial. Se encuentra en el complejo The Grand LA, diseñado por el reconocido arquitecto Frank Gehry, creador del icónico edificio-performance del Museo Guggenheim de Bilbao. Desde la llegada, el lugar transmite una atmósfera artística y contemporánea.
Definitivamente, este no es un museo tradicional, ni un espacio que se limita a proyectar imágenes sobre pantallas. La visión de uno de sus cofundadores, Refik Anadol, es mucho más ambiciosa. Decidí visitar el espacio y vivir la experiencia por cuenta propia para comprobar si realmente se trata de un “museo viviente”, como lo llama Los Angeles Times, donde las obras están constantemente interactuando con los visitantes.
La exposición inaugural se titula Machine Dreams: Rainforest y propone un viaje inmersivo a la selva tropical, donde se mezclan imágenes que parecen salir de un sueño futurista. El sistema de inteligencia artificial detrás de la obra se llama Large Nature Model (LNM) que, a diferencia de otros modelos generativos convencionales entrenados con grandes volúmenes de información de diversas fuentes, fue desarrollado exclusivamente con datos científicos de ecosistemas reales.
Estos datos no se obtuvieron de internet ni de otras inteligencias artificiales, sino que el modelo fue entrenado con información ambiental procedente de instituciones ampliamente reconocidas, como el Smithsonian, el Museo de Historia Natural de Londres, el Museo J. Paul Getty, el Laboratorio de Ornitología de Cornell y la comunidad global de iNaturalist. Además, el equipo de Refik Anadol realizó expediciones a dieciséis selvas tropicales de todo el mundo para recopilar información de primera mano, ya que no querían depender únicamente de bases de datos. Durante estas expediciones se tomaron fotografías, se realizaron escaneos LiDAR en 3D y se registraron sonidos de la selva, datos meteorológicos y el comportamiento de la flora y la fauna.
El Large Nature Model es el cerebro del museo y es el primer sistema de IA que aprende observando el planeta y se especializa únicamente en comprender la naturaleza. Su objetivo no es reproducir la naturaleza tal cual, sino generar interpretaciones visuales completamente nuevas, como si se trataran de sueños, de ahí el nombre de Machine Dreams. Las imágenes generadas nunca son iguales, están en constante cambio, cada visitante aporta y visualiza algo distinto.
El viaje
El recorrido comienza como si abordaras una nave espacial. La primera sala está rodeada de pantallas que muestran información sobre los distintos ecosistemas que alimentan el sistema del museo. Frente a cada visitante hay una caja negra que puede abrirse mediante un código QR. En su interior se encuentran un collar y una pulsera electrónicos con los que es posible personalizar la experiencia; de manera voluntaria, cada visitante decide si desea compartir algunos de sus datos biométricos.
El collar incorpora sensores capaces de registrar ciertas respuestas fisiológicas, mientras que la pulsera funciona como un identificador personal durante el recorrido. Los datos biométricos recopilados se integran al sistema del museo como una variable más, de manera que el mismo visitante se convierte en otra fuente de información para la obra.
La exposición se desarrolla a lo largo de cinco espacios. El primero, conocido como Data Pavilion, parece una enorme caverna construida con luz, sonido, proyecciones y superficies que parecen fluir con cada uno de tus movimientos. Este espacio inmersivo interactúa en tiempo real con quienes lo recorren, además, el sistema está conectado a diferentes selvas tropicales, de las que recibe información todos los días para reinterpretarla en imágenes de paisajes luminosos y coloridos.
Después de esta sala, el recorrido continúa por espacios más pequeños donde comenzamos a comprender mejor el funcionamiento del sistema. La experiencia es multisensorial: el museo activa varios sentidos de manera simultánea mediante paisajes con música ambiental creados a partir de grabaciones reales de selvas; una colaboración con L’Oréal Luxe en la que se generan aromas inspirados en distintos ecosistemas tropicales; y una colección de chocolates, Data.Chocolate (que se compran por separado), desarrollados a partir de datos genéticos del cacao amazónico.
¿Es un proyecto sustentable?
La experiencia es innovadora y representa un relevante avance tecnológico, pero también surge una pregunta importante, ¿qué impacto ambiental puede generar un proyecto como este?
Anadol menciona que el modelo funciona en servidores de Google Cloud alimentados principalmente por energía renovable con programas para reducir sus emisiones de carbono. Además, se dice que la generación diaria de imágenes de Large Nature Model requiere una cantidad relativamente baja de energía; por visitante, el consumo sería equivalente al de cargar un celular.
La sustentabilidad del proyecto toma en cuenta también aspectos importantes para la preservación del patrimonio cultural inmaterial. El concepto de la exposición Machine Dreams: Rainforest incorpora una colaboración con los Yawanawá, un pueblo nativo de la Amazonia que comparte sus conocimientos tradicionales, su música, su cosmovisión y su interpretación de la naturaleza. Refik Anadol ha señalado que no quería desarrollar una propuesta exclusivamente tecnológica, sino integrar otras formas de comprender la naturaleza. En ese sentido, el proyecto también busca preservar estos saberes y generar conciencia e interés por la educación ambiental.
Aun así, queda un aspecto importante que se ha mencionado muy poco: el consumo de agua. Los centros de datos requieren grandes volúmenes de agua para refrigerar sus equipos, y este se ha convertido en uno de los principales debates con relación al desarrollo de la inteligencia artificial. Aunque el museo ha dado a conocer datos importantes sobre el consumo energético del proyecto, existe muy poca información pública sobre su huella hídrica, un factor que también debería formar parte de la conversación cuando se habla de sustentabilidad.
¿Aliado o enemigo para el arte actual?
Refik Anadol sostiene que la inteligencia artificial no viene a reemplazar al artista, sino a ampliar sus posibilidades creativas. En este caso, me surge una pregunta sobre este modelo de museo, ¿quién crea realmente la obra? La respuesta no es sencilla. La naturaleza aporta los datos, los científicos los recopilan, los artistas diseñan el sistema, la inteligencia artificial los interpreta y los visitantes modifican el resultado con su presencia. La obra es el resultado de un trabajo colectivo, no de la imaginación de un solo autor. Se trata de una nueva forma de experimentar el museo.
Mientras que en el museo tradicional, el público desempeña únicamente el papel de espectador y la comunicación fluye de manera unidireccional (de la obra hacia el visitante), en Dataland esto cambia completamente. El público dialoga con el museo y el museo responde, transformando la experiencia en un intercambio constante.
A diferencia de lo que normalmente se piensa sobre las obras creadas con inteligencia artificial, me parece que proyectos como Machine Dreams: Rainforest están muy lejos de ser una producción apresurada generada por una IA. Detrás de la experiencia existe un complejo trabajo de investigación científica, desarrollo tecnológico, diseño artístico y colaboración interdisciplinaria que difícilmente podría reducirse a la idea de “una imagen generada por IA”.
Desde una perspectiva museológica, Dataland también resulta bastante interesante. Uno de los principios de la Nueva Museología propone que el museo deje de ser un lugar donde el público únicamente contempla objetos para convertirse en un espacio de diálogo y participación. En este caso, la obra responde a los estímulos proporcionados por el visitante y se transforma con ellos, generando una experiencia completamente distinta a lo que usualmente se vive en un museo. Quizá esa sea una de las aportaciones más interesantes de este proyecto.
