Art

La innovación en experiencias museísticas de la mano de Ingeniería, tecnología y arte.

A lo largo de la historia, el arte acompaña una lucha entre la tradición y la innovación, trascendiendo esquemas que por momentos se ven anclados a una línea academicista capaz de determinar ciertos parámetros de lo que es artístico y lo que no. Pero cuando los cimientos de ese muro se fisuran, entran en juego preguntas que interpelan las formas tradicionales de presentar el arte.

En esta instancia, en las instalaciones del Museo Nacional de Artes Visuales (MNAV) con la exposición Aquí soñó Blanes Viale, del artista visual Pablo Uribe, fue la oportunidad del lanzamiento de una aplicación móvil que funciona como una audioguía de las obras presentadas.

La particularidad del proyecto de Uribe es que propone una intervención en la institución museo, que deja de lado su perfil “institucional” para permitir que lo reordenen bajo la propia subjetividad del artista. La propuesta es exhibir de forma antológica aquellas obras más representativas de su trayectoria, estableciendo un diálogo in situ con el acervo cultural del MNAV. Pero como si esta apuesta no bastara para desafiar los métodos de exposición tradicionales que envuelven a las artes plásticas y visuales, se eligió este contexto para la presentación de la app MNAVegante que  se encuentra disponible al público para descargar en cualquier dispositivo con sistema Android.

Si entendemos a la tecnología como una herramienta que posibilita nuevos vínculos entre la obra y el espectador, entonces debemos reconocerla como una fuente fundamental para el desarrollo y la evolución del arte en pleno siglo XXI. Bajo esta concepción, trabajaron docentes y estudiantes de la Facultad de Ingeniería de la UDELAR junto con el equipo del proyecto expositivo Aquí soñó Blanes Viale, para crear una nueva forma de interacción artística, que por primera vez en Uruguay, le permitirá al usuario extraer información de texto y audio acerca de las muestras en museo.

En esta experiencia en la que parte del acervo del arte nacional conversa dentro de un mismo escenario tecnológico, la ingeniería da cuenta de un resquebrajamiento de la antigua relación contractual entre el museo, la obra y el espectador, para abrir las puertas a nuevos formas de contemplar, entender y vincularse.

En este contexto del lanzamiento de la novedad,  en las instalaciones del museo, conversamos con el grupo de la Facultad de Ingeiería que diseñó la aplicación. Está conformado por Antonio Bracco y Agustín Navcevich (estudiantes de ingeniería eléctrica), Federico Grunwald (estudiante de ingeniería en computación),  Germán Capdehourat y Federico La Rocca (docentes del Instituto de Ingeniería Eléctrica). En principio, este trabajo se enmarca como proyecto de fin de carrera de los estudiantes, que son dirigidos por los docentes, aunque formalmente el comienzo del proyecto es en marzo de 2018.

 

¿Cómo fue el proceso de creación de la app?

 

Hacia fines de 2017, el equipo del proyecto expositivo Aquí soñó Blanes Viale se contactó con Facultad de Ingeniería. Durante la muestra, se desplazarían varias obras del museo, incluidas las del Museo Amigo (un conjunto de doce obras del acervo que se exponen con un sistema de accesibilidad para no videntes), lo que se tomó como una oportunidad para un desarrollo con dos objetivos: darle más dinamismo y alcance al Museo Amigo, pero también que pueda ser usada por el público en general como una audioguía. Debido básicamente a experiencias anteriores en FIng y a la existencia de algunos desarrollos abiertos, rápidamente se llega a la conclusión que lo ideal en este caso sería una implementación basada en autolocalización de dispositivos móviles, y en particular las basadas en Wi-Fi. Es decir, una aplicación para smartphones que mide las señales de los puntos de acceso Wi-Fi cercanos, y en función de esas medidas, le dice al usuario en qué lugar del museo (o cercano a qué obra) se encuentra, desplegando material audiovisual acorde.

¿Cuál fue el punto de partida para comenzar a trabajar?

Como en todo desarrollo, el punto de partida son trabajos publicados existentes, y en este caso en particular, los de código abierto. Tras una búsqueda bibliográfica actualizada se decidió tomar como base el “framework” FIND3, que brinda una arquitectura para el sistema de toma de medidas, almacenaje, entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje automático y estimación de posición. Más allá de que durante el proyecto se le realizaron infinidad de modificaciones y mejoras, es importante remarcar los beneficios del código abierto para este tipo de proyectos: permite contar con una base sólida de donde comenzar a trabajar, con posibilidad de extenderla y mejorarla para quien así lo desee. Todo el software desarrollado durante nuestro proyecto, así como la documentación asociada, también será de libre acceso.
Además, a fines de 2017, se realizan contactos con el área I+D de Antel y se decidió presentar el proyecto como actividad específica dentro del convenio FIng-Antel, resultando elegido para su financiación. Esto fue fundamental para la puesta a punto de la red Wi-Fi dentro del museo, infraestructura clave para el correcto funcionamiento del sistema. Como contraparte de Antel, contamos con Alicia Cuba y Leonardo Kammerman.

¿Qué características tiene el programa para poder identificar las obras de referencia?

Es importante notar que un sistema de localización basado en satélites (como el GPS) no es adecuado en este caso pues la precisión no es suficiente, y además la señal GPS llega muy débil al interior de los edificios. En lugar de eso, en cada localización de interés, como ser una obra en particular, se toman varias medidas de la potencia de la señal de los puntos de acceso Wi-Fi medidos en un teléfono. Este conjunto de medidas son guardadas en una base de datos en la nube, que luego será usada para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático o machine learning como se dice habitualmente. Es decir, un programa que aprende la relación entre las medidas de potencia y la posi

 

ción del móvil. Durante una visita, el usuario simplemente tomará medidas, las reportará al programa, y éste le indicará en qué posición se encuentra con cierto grado de confianza.

 

¿Qué facilidades traerá la aplicación al usuario?

La aplicación tiene dos modalidades: uno para personas invidentes o de baja visión, y otra para el público en general. En el primero, el usuario va realizando un recorrido pre-establecido, y la aplicación verifica continuamente su ubicación, reproduciendo el audio asociado a cada obra que se visita. En la segunda modalidad, el sistema estima periódicamente la ubicación del usuario y ofrece mostrar la información (texto, audio e imágenes) de las obras en la zona correspondiente. Todos los registros sonoros fueron grabados por locutores de Radio Nacional de Uruguay/RNU en sus estudios.
De esta manera se complementará al Museo Amigo para brindar aún mayor accesibilidad. Para el público en general, funcionará como una guía con el beneficio de poder instalarse en su propio teléfono o tablet (sin necesidad de alquilar una audio-guía tradicional) y de brindar contenido multimedia contextualizado a la ubicación actual del mismo. El sistema ya se encuentra disponible en Google Play.

¿Cuál es el valor que implica para la comunidad?

Estos sistemas de auto-localización indoor (es decir, de interiores) son tema de investigación actual a nivel internacional, lo cual coloca al MNAV a la vanguardia respecto a la interacción con sus visitantes. Ésta será además una primera experiencia para FIng y Antel en la operación de un sistema de localización indoor a esta escala. Será un importante hito y esperamos constituya el comienzo de un uso más masificado de esta tecnología en el país.

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Un dato no menor que nos comenta Federico La Rocca, docente involucrado en todo el proceso, es que además de un museo existen varios escenarios en los que esta tecnología puede ser de verdadero interés. Es importante recalcar que el desarrollo llevado adelante durante este proyecto puede ser aplicado a la ubicación de un salón de clase en una facultad, la localización de una tienda en un centro comercial o direcciones hacia un cierto consultorio en un hospital, por ejemplo. “Aunque la interfaz gráfica de la aplicación cambiará en función de los objetivos, el sistema de posicionamiento en el fondo puede seguir siendo el mismo. Bastará con realizar un etiquetado de los puntos de interés, tomar las medidas y entrenar el sistema de aprendizaje automático”, nos explica. Al momento, el uso de la aplicación está reservado para un modo “en sitio” de manera que puedan acceder a la información únicamente aquellos usuarios que se encuentren dentro del museo, aunque los esfuerzos se orientan a implementar un modo fuera de la institución para extender la experiencia a cualquier lugar.

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