Deconstructed nature

The intricate bond between humanity and the natural world often spirals into a cycle of exploitation and alteration. We frequently disrupt and reshape nature to suit our needs, only to later attempt its recreation in manicured parks and gardens, far removed from its true essence.

These visuals originate from traditional chemical photography, undergo digitalization, and are finally reproduced through inkjet printing. Subsequently, the photographs are disassembled into 22 distinct segments. Two images are meticulously reconstructed from these fragments—a symbolic act reflecting our ability to mold nature according to our desires. These new compositions are deliberately downsized while retaining their fundamental physical attributes.

El complicado vínculo entre la humanidad y el mundo natural a menudo se convierte en un ciclo de explotación y alteración. Frecuentemente, interrumpimos y remodelamos la naturaleza para satisfacer nuestras necesidades, solo para intentar luego recrearla en parques y jardines cuidadosamente diseñados, alejados de su verdadera esencia.

Estas imágenes provienen de la fotografía química tradicional, pasan por la digitalización y finalmente se reproducen mediante impresión por inyección de tinta. Posteriormente, las fotografías se desmontan en 22 segmentos distintos. Dos imágenes son meticulosamente reconstruidas a partir de estos fragmentos, un acto simbólico que refleja nuestra capacidad para moldear la naturaleza según nuestros deseos. Estas nuevas composiciones se reducen deliberadamente, manteniendo sus atributos físicos fundamentales.

These deconstruction and reduction methods form the core of convoluted neural networks and generative artificial intelligence. This approach facilitates efficient learning within the network by simplifying data with minimal parameters, ultimately streamlining computational processes.

Estos métodos de descomposición y reducción constituyen el núcleo de las redes neuronales convolutivas y la inteligencia artificial generativa. Este enfoque facilita el aprendizaje eficiente dentro de la red al simplificar los datos con parámetros mínimos, lo que en última instancia agiliza los procesos computacionales.