Computación creativa y Estética computacional

Desde el comienzo de los tiempos, los seres humanos han perseguido la capacidad de entender el arte desde varios enfoques, tanto filosóficos como científicos. Con el desarrollo de la informática, pioneros como Ada Lovelace o Alan Turing llegaron a augurar en un futuro la posibilidad de crear computadores con capacidades creativas y artísticas. El equipo realiza investigación activa en estética computacional y psicología de la estética, realizando predicción de valor estético y complejidad de imágenes. También se realiza ordenación y clasificación de imágenes según criterios estilísticos y estéticos.

Se emplean técnicas de IA (computación evolutiva, redes neuronales y SVM) y una serie de procesados de imagen y métricas relacionadas, por ejemplo, con la dimensión fractal, el error obtenido en diferentes compresiones, la relación Zipf, etc. Se han empleado varios datasets diferentes con información contrastada por otros investigadores. Así, se realizaron (i) varios trabajos de clasificación de obras pictóricas según su autor, con resultados superiores al 90% de acierto,(ii) clasificación de imágenes según valor estético empleando los datasets comentados anteriormente y obtenidos de photo.net y dpchallenge.com, con resultados superiores al estado del arte, (iii) predecir la complejidad perceptual de un conjunto de imágenes con correlaciones por encima de Rs=83 y errores medios inferiores al 9% (iv) la integración de un evaluador basado en redes neuronales y un generados de programación genética en un sistema autónomo de creación de imágenes

El grupo es un referente internacional en el uso de herramientas de Inteligencia Artificial en dominios creativos, especialmente en arte, diseño y música. Miembros del equipo, en colaboración con el “computational Design & Visualization Lab” de la Universidade de Coimbra, han fundado y coordinado en numerosos años el congreso internacional Evomusart, “International Conference on Evolutionary and Biologically Inspired Music, Sound, Art and Design” publicado en LNCS de Springer. También han editado números especiales de revistas como Leonardo (MIT Press) y Genetic Programming and Evolvable Machines (Q2 de Springer). Finalmente, ha editado el libro de referencia en el área: “the art of artificial evolution a handbook on evolutionary art and music”.

Miembros

Juan Jesús Romero Cardalda

Investigador principal

Adrián Carballal Mato

Investigador

Iria Santos

Doctorando

Luz Castro Pena

Investigadora

Entidades colaboradoras