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Projeto de performance e pesquisa de interfaces homem/máquina
para o desenvolvimento de uma performance-improvisação
entre sistema de luz, homem e ambiente. Artista em Residência
no CAiiA-STAR, Centro de Pesquisas Avançadas em Artes Interativas
e Departamento de Ciências da Computação das
Universidades de Wales e Plymouth, respectivamente. A pesquisa
foi realizada junto ao Centro de Mecatrônica da Universidade
de Wales, em Newport, e o Departamento de Robótica da Universidade
de Plymouth, onde se pôde trabalhar e contar com a colaboração
dos professores Geoff Roberts (Wales) e Paul Robinson (Plymouth).
Contou-se também com a parceria colaborativa de Ioannis
Akkizaidis na elaboração de parâmetros para
o processamento de sinais, lógica fuzzy e simulação;
de Shane Lee na programação de redes neurais e na
pesquisa para aplicação de algoritmos genéticos;
de Chris Tubb no planejamento e montagem do sistema geral; de David
Evans na construção do circuito luz; e de Paul Robinson
e Cathy Radix no acesso à tecnologia de processamento de
sinais mioelétricos, no treinamento de redes neurais, no
esclarecimento teórico de sistemas de controle e padrões
de comportamento e em inúmeros outros detalhes.
Pas-de-Trois, 1998, não é propriamente um trabalho
ou obra, mas uma pesquisa e um experimento. Todavia, sua complexidade
e potencialidades justificam discuti-lo lado a lado com os outros
trabalhos do doutoramento. Trata-se de uma pesquisa cuja intenção
foi estudar o que havia em tecnologia de ponta, em interfaces homem-computador,
de modo a construir novos ambientes imersivos onde as fronteiras
corpo, máquina e espaço se integrassem. A proposta
foi que corpo biológico (homem), integrado em tempo real
ao modelo computacional-artificial (tecnologia de controle luminoso)
e ao corpo cósmico (ambiente) interagissem sem que houvesse
hierarquia entre ambiente, homem e artefato tecnológico.
Pas-de-Trois é uma improvisação, realizada
por três participantes interagentes: homem, luz e ambiente.
A improvisação é dinâmica e livre e
não segue marcações pré-determinadas.
Para a construção de pas-de-trois, estabeleceu-se
que: a) corpo humano, controle de iluminação e ambiente
são subsistemas que compõem o sistema maior pas-de-trois;
b) o sistema é dinâmico; c) os subsistemas se comunicam
através de energia, sinais e códigos; d) o sistema é adaptativo,
funcionando a partir das improvisações humana e luminosa
e de suas interações com o ambiente. A improvisação
humana é articulada pelo movimento do corpo no espaço.
A improvisação luminosa (combinações
de luz) é realizada a partir da utilização
de Inteligência Artificial: o sistema cria e escolhe ocorrências-luz,
podendo lançar respostas-luz diferentes a estímulos
iguais. A desestabilização do ambiente se dá através
da adição de interferências, provenientes da
interação dos subsistemas humano e luminoso aos já presentes
no ambiente.
Os sinais biológicos, gerados pelo movimento do corpo,
são detectados por um sistema de controle mioelétrico
[[122]]. Após a filtragem, os sinais são decodificados
no computador com a ajuda de um controle fuzzy. Diferentemente
de modelos clássicos de controle, que são baseados
em modelos matemáticos e que descrevem o estado do ambiente
ou sistema a ser controlado, o modelo de construção
fuzzy é baseado em conhecimento prévio de operadores
humanos e é traçado em forma de linguagem [[123]].
Todas as regras são avaliadas em paralelo, as saídas
são combinadas em conjunto fuzzy, obtendo-se, por exemplo,
valor referente a “mão semi-aberta em pequena e fraca
rotação”. (Quando simulados, um gráfico
tridimensional com distribuição topográfica
representa os valores associados entre si). O valor de saída
de cada filtro dará a medida do espectro de potência
de cada banda de frequência, alimentando, na sequência,
uma rede neural artificial [[124]].
As redes neurais artificiais são elementos de processamento
(neurônios) que intercambiam sinais de valores variados em
um sistema complexo de conexões [[125]]. A maior vantagem
da rede neural é a habilidade de aprender a partir de exemplos.
A rede neural poderá reconhecer relações entre
padrões de entrada e aprender sua relação
causal (sinal-padrão). A combinação fuzzy-neural
possibilita uma ação híbrida e adaptativa.
O controle fuzzy trabalha com conhecimento prévio que pode
ser aprendido pela rede neural. A saída da rede neural está associada
a combinações de resposta-luz. Os valores de saída
do controle fuzzy alimentam a rede neural, que é composta
por seis neurônios de entrada, quatro escondidos e três
de saída. Três sinais binários de saída
compõem a saída de sete sinais de controle, aqui
combinações luz e estado de repouso. A rede foi treinada
em quatro configurações, representando variedades
de movimentos a serem repetidos em diversas respostas-luz. Inicialmente
foram utilizadas três respostas; posteriormente foram utilizadas
sete em combinações simultâneas [[126]].
Sistemas de controle trabalham com coeficientes de erro, que podem
indicar margens de confiabilidade, qualidade de resposta e eficiência
do sistema. Os sistemas de controle utilizados (mioelétrico,
fuzzy-neural) foram originariamente desenvolvidos para pesquisa
e aplicação industriais, e os coeficientes de erro
normalmente desejados devem tender a zero [[127]]. Buscava-se,
no entanto, nessa pesquisa, um diálogo sistema humano/sistema
máquina: aqui, as respostas-luz deveriam corresponder a
decisões do sistema-luz. Para tanto, alguns coeficientes
de erro originais foram incrementados, tornaram-se maiores que
os normalmente considerados desejáveis e valores neurais
e vetores foram modificados. Esses fatores fizeram com que o grau
de liberdade de resposta do sistema-luz crescesse. Obtive-se respostas
variadas, às vezes as mesmas respostas a um mesmo estímulo
e, às vezes, uma resposta nova ao movimento ao qual o sistema
já havia respondido com um padrão [[128]]. Observou-se
que o sistema parecia responder a certos movimentos com um padrão
pré-determinado, mas que, após exercícios
repetitivos por parte humana, o sistema respondia inventivamente,
desnorteando o interlocutor humano.
A repetição de um mesmo movimento por parte humana é um
fator recorrente quando não se sabe o que esperar do sistema; é um
exercício de reconhecimento, de comunicação.
Após o reconhecimento, o performer começa a responder
aos estímulos-luz emitidos pelo sistema-luz, iniciando a
improvisação.
Assim, elementos anteriormente presentes em outros trabalhos,
tais como a utilização monitorada de "erros" de
processamento computacional, a superposição de espaços
e corpo (espaço virtual, espaço físico e espaço
experiencial), a integração de algoritmos no processo
de criação e a transformação contínua
do ambiente, reencontram-se aqui, agora sob a égide da fusão
entre criação-tempo e homem-máquina. A nova
ampliação do entrelaçamento entre os elementos
se dá graças à maior capacidade de conectividade,
obtida pelas interfaces de comunicação e sistemas
de controle empregados. É da conectividade que depende a
relação humana com o mundo. Conectando-se à máquina
em tempo real, podem-se criar ambientes interativos, onde o homem
e a máquina compõem um campo de criação
conjuntamente.
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