Joan Fontcuberta, Barcelona,1955 y Pilar Rosado, Sant Boi del Llobregat, 1965.
Joan Fontcuberta y Pilar Rosado tienen sus instalaciones de trabajo en la Fábrica de las Artes Roca Umbert en Granollers, Barcelona. Esta situación vecinal les permitió encontrar inquietudes compartidas sobre el arte y la tecnología que impulsaron su colaboración en diferentes proyectos.
Joan Fontcuberta ha desarrollado una actividad tanto artística como teórica, centrada en los conflictos entre naturaleza, tecnología, fotografía y verdad. Es un artista autodidacta y su formación es principalmente en comunicación y ciencias sociales. Desde ese punto de partida teórico, su trabajo se ha centrado en la naturaleza cambiante de las imágenes. Sin embargo, más allá de las cualidades estéticas, las imágenes se entienden como construcciones sociales e históricas que proporcionan modelos para el mundo real y permiten la interacción humana.
Pilar Rosado es artista, docente e investigadora. Licenciada en Biología y doctora en Bellas Artes, ha publicado diversos ensayos sobre la aplicación de modelos de visión artificial para el análisis de grandes colecciones de imágenes de arte abstracto, que aportan puntos de vista alternativos para la reflexión y que cuestionan las convenciones de nuestra mirada. En su práctica artística explora cuestiones políticas que pueden abordarse desde la imagen y que implican tecnologías de aprendizaje automático, como la gestión de la información en los archivos visuales del futuro, la revisión de la memoria colectiva o la creatividad artificial.
Su obra “Prosopagnosia” ganó la XV edición del Premio de Arte Electrónico ARCO-BEEP
Obra de la colección: Prosopagnosia
Prosopagnosia, 2019
La prosopagnosia es una especulación creada artificialmente sobre la dialéctica del reconocimiento facial y la supervisión de los retratos de celebridades en los archivos históricos. Se han utilizado Generative Adversarial Networks (GAN), que son arquitecturas de redes neuronales profundas compuestas por dos redes que se enfrentan (de ahí el término "adversario"), para crear retratos que nunca han existido. Ian Goodfellow y otros investigadores de la Universidad de Montreal presentaron las GAN en un artículo de 2014. El potencial de estos modelos es enorme porque pueden aprender a imitar cualquier conjunto de datos, es decir, se puede enseñar a las GAN a crear mundos inquietantes, similares al nuestro en cualquier dominio: imágenes, música, discurso o prosa.
