Karlos Gil presenta los primeros resultados de ‘Deep Image’ en la galería Nogueras Blanchard de Barcelona

“La exposición parte de la novela City of Illusions, en la que la escritora de ciencia ficción Ursula K. Le Guin analiza el concepto de memoria a través de un sujeto que se despierta en una sociedad del futuro sin recordar quién es. Nuestra idea es crear una mise-en-scene desde el libro generando algunas analogías directas con sus figuras, pero planteando una suerte de poema simbólico con los elementos más conceptuales del libro”. En este objetivo desempeñan un papel clave algunos de los vídeos del proyecto Deep Image, que se pueden ver en Nogueras Blanchard hasta el 7 de enero de 2022.

“Deep Image es una instalación inmersiva que decodifica la actividad del cerebro humano gracias a la participación de un equipo de neurocientíficos y programadores que se han integrado en este proyecto impulsado por una Beca Leonardo”, explica Karlos Gil. “Con Deep Image estamos consiguiendo un apasionante mapa conceptual de imágenes cerebrales obtenidas de los recuerdos, sueños o sonidos de un grupo de personas”, añade.

Fotodegrama de ‘Deep Image’, de Karlos Gil.

El objetivo de Karlos Gil era “diseñar una red neuronal profunda que facilite un método para la reconstrucción de imágenes visuales desde el cerebro que revele contenidos tanto vistos previamente como imaginados al usar múltiples niveles de representación cortical”. Con este fin, se documentó en centros japoneses pioneros en la decodificación cerebral, como el Kamitani Lab de la Universidad de Kyoto, los Laboratorios ATR de Neurociencia Computacional de Kyoto o el Museo Nacional de Ciencia Emergente e Innovación de Tokio, que cuenta con diversas instalaciones que usan el software desarrollado en el laboratorio de Yukiyasu Kamitani para traducir la actividad cerebral a imágenes complejas.

Magnetoencefalografía e inteligencia artificial

“Sin embargo, pronto descubrimos que ellos han trabajado con fMRI (imagen por resonancia magnética funcional), que lee una coordenada, y nosotros decidimos emplear magnetoencefalografía (MEG), que obtiene registros mucho más profundos: por así decir, mide anchura, longitud, profundidad y tiempo”, explica Gil. “Así que formamos un equipo en el que han participado Fernando Maestú y Pablo Cuesta, del Laboratorio de Neurociencia Cognitiva y Computacional de la Universidad Complutense, para la medición de la actividad cerebral; Claudio Mirasso, del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos de la Universitat de Illes Balears, para el diseño e implementación del sistema de aprendizaje profundo; y Belén Zaera, doctoranda en Bellas Artes que investiga en plasticidad neuronal”.

De esta forma, han obtenido registros de diez personas a las que se sometían a dos tipos de pruebas: recordar una imagen -paisajes como el que el pintor William Thornley plasma en “Fishing Fleet” o un desnudo tomado por el fotógrafo Spencer Tunik- o presentarles dos ejemplos de un mismo objeto, como un jarrón, para que generaran con la imaginación una pieza nueva. Al mismo tiempo, se entrenó a la red neuronal profunda con esos ejemplos visuales, para que luego pudiera interpretar los datos que recibía de la magnetoencefalografía.

El resultado, explica el artista, “son vídeos que enlazan las imágenes generadas por la inteligencia artificial a partir de las lecturas cerebrales de cada persona. Como la MEG puede registrar los cambios en el tiempo obtenemos una secuencia videográfica dinámica, no solo porque la memoria del objeto se construye -no es instantánea-, sino porque en cada pieza aparecen sucesivamente la experiencia de los demás sujetos sobre ese ejercicio particular de memoria o de imaginación. Esto produce un mapa conceptual de enorme riqueza. Los mostramos en una instalación inmersiva, en una sala aislada, y empleamos vinilos reflectantes en pared y suelo para subrayar la idea de recuerdo a modo de desdoblamiento entre la imagen real y la imagen recordada. La música que acompaña a las piezas parte de la amplificación del sonido que generan las microsinapsis”.

Karlos Gil señala el papel que ha desempeñado la Beca Leonardo en este proyecto que entra ya en su fase final de producción. “La ayuda económica ha sido muy importante pero casi más lo ha sido el prestigio de la Fundación para realizar el primer acercamiento a los centros con los que he colaborado durante los últimos 12 meses. Después de más de un año de reuniones, experimentos, pruebas, visualizaciones y programaciones, he conseguido desarrollar un sistema de visualización de ‘imágenes profundas’  mediante el entrenamiento de una red neuronal profunda (IA). El resultado final supone un auténtico hito en la creación artística contemporánea y hemos conseguido iniciar un proceso de producción e investigación que seguirá en los próximos años gracias a la Beca Leonardo. Siempre estaré agradecido a la Fundación BBVA y será un honor llevar su marca inscrita a este proyecto”.

Karlos Gil

Karlos Gil estudió en la Escuela de Artes Visuales de Nueva York y en las facultades de Bellas Artes de Lisboa y Madrid, donde obtuvo su doctorado en 2016. Ha dedicado la última década a investigar en arte contemporáneo y nuevas tecnologías mediante colaboraciones con profesionales de la ingeniería, la robótica o la biología. Su trabajo se ha traducido en artículos de investigación sobre inteligencia artificial, ‘machine learning’ y arte contemporáneo publicados en revistas internacionales.

Ha realizado numerosas exposiciones internacionales en lugares como Sao Paulo, el Centro Pompidou de París, Berlín, Londres, Singapur o Moscú.