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07Proyecto

Lxs Nadie

Síntesis del proyecto

Lxs nadie es un proyecto de investigación que cruza arte, tecnología y antropología urbana.

El proyecto está en proceso y explora nuevas formas de representación de quienes habitan los bordes de las ciudades latinoamericanas a través del hackeo ético, estético y técnico de los medios digitales y las herramientas de IA generativa.

Año
2023
Categoría
Urbanism / AI / Digital Cartography
Ubicación
Mendoza, Argentina

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Lxs Nadie

El proyecto parte de una pregunta

¿Qué sucede cuando las tecnologías que producen imágenes de la ciudad son utilizadas para construir otras formas de representación?

Lxs nadie trabaja sobre la periferia norte de Mendoza y construye, a partir de imágenes del territorio, un archivo alternativo que luego es utilizado como dataset para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.

Cronología

  1. 2019

    Se construye la colección inicial de Lxs nadie a partir de imágenes de la periferia norte de Mendoza.

  2. 2023

    La colección se convierte en un dataset utilizado para entrenar el primer volumen del proyecto mediante Stable Diffusion 1.5.

  3. 2024

    El modelo es reentrenado utilizando Stable Diffusion XL (SDXL), dando lugar al segundo volumen del proyecto y ampliando el universo de representaciones hacia nuevas categorías vinculadas al territorio.

Territorio y archivo

El proyecto utiliza como materia prima imágenes de la periferia norte de Mendoza obtenidas mediante Google Street View. Estas imágenes son utilizadas para construir un conjunto de datos alternativo que incorpora cuerpos, actividades, objetos y situaciones vinculadas a las comunidades periféricas y a las formas de vida que se desarrollan en los bordes de la ciudad.

El dataset no es entendido únicamente como un conjunto de imágenes para entrenar una inteligencia artificial, sino como un archivo cartográfico del territorio. A partir de este archivo se entrena un modelo capaz de generar nuevas imágenes a partir del universo visual de lxs nadie.

Cuando a un cuerpo lo despojamos de su identidad, solo le queda la fuerza de trabajo. Por eso, en Lxs nadie, los cuerpos no tienen rostros, solo tienen brazos para trabajar.

Dataset

El dataset constituye el núcleo del proyecto. Las imágenes recopiladas del territorio son clasificadas y utilizadas como material de entrenamiento para construir un modelo generativo específico de Lxs nadie.

Fig. 11

Volumen I — Trabajo informal

El primer volumen de Lxs nadie fue desarrollado a partir del entrenamiento con Stable Diffusion 1.5. El universo generado se concentró principalmente en la categoría del trabajo informal, explorando las formas corporales, herramientas, gestos y situaciones asociadas al trabajo que se desarrolla en los márgenes de la ciudad.

Stable Diffusion 1.5

Fig. 14

Volumen II — Territorios y movilidades

El segundo volumen fue desarrollado mediante el entrenamiento con Stable Diffusion XL (SDXL). Esta nueva etapa amplía el universo del proyecto y lo organiza en diferentes categorías:

  • Movilidad urbana
  • Vehículos de carga
  • Espacio público
  • Trabajo informal

Movilidad urbana

Fig. 17

Vehículos de carga

Fig. 18

Espacio público

Fig. 19

Trabajo informal

Fig. 20

Intervención territorial

Fig. 22

Parte de las imágenes generadas fueron trasladadas al espacio urbano de la ciudad formal mediante intervenciones murales que incorporaron códigos QR vinculados a la memoria del proyecto. De este modo, las imágenes producidas a partir de los bordes de la ciudad regresan al territorio y se insertan en otros espacios de circulación y representación.

Ver el video de la intervención ↗

El proyecto construye de este modo una especie de bucle territorial: una tecnología utilizada para registrar la ciudad es reapropiada para construir un archivo; ese archivo es convertido en datos; los datos entrenan un modelo; el modelo produce nuevas imágenes; y esas imágenes regresan nuevamente al territorio.

  1. Territorio
  2. Archivo
  3. Datos
  4. Modelo
  5. Imágenes
  6. Territorio

¿Qué sucede cuando los dispositivos tecnológicos de representación son reutilizados para generar sus propias contranarrativas?

Próximo proyecto

GUA — Galería Urbana de Arte