跳到主要內容

靈異又迷人的數位藝術


From:http://www.abstractdigitalartgallery.com


還記得高中期,
程式設計集訓時由遞迴函式所寫出的碎形圖(Fractals),
在那PC還是純文字的年代,
規律卻百變的碎形圖總是迷惑著學生們的眼光

從最早的冰晶、雪花、分支樹,
到波蘭數學家提出,表面積為零邊長無限大的Sierpinski三角、Sierpinski地毯
與由Sierpinski地毯組成體積為零的 孟結海棉 (Menger sponge) (沒錯,就是那個詭絲)

這些都是迷人碎形的藝術與年少的回憶 (至少是我的,哈)



     
From: Wiki


From:http://www.mi.sanu.ac.yu/vismath/puente/

早期的數位藝術,
就是這樣透過方程式、數學函式與亂數產生的美妙藝術,
但也是當時許多藝術家、設計師們所不認同的死板科學產物。
然而在21世紀的今天,
數位藝術不再只是艱深死板的邏輯與數學疊代,
更加入了節奏、旋律、光影與人因 (當然原理還是包含著艱難的數學理論)
搭配著高效能的運算儀器與軟體,透過混音器與投影射備產生出的聲光效果,
當代的數位藝術不再只是電腦上的圖形演化,
而是撼動人心的視覺與聲光呈現。


在臺灣,我們漸漸的也能接觸到這類的視覺藝術,
不過卻常常與Club、Outdoor party文化混為一談,
當然娛樂文化對於視覺藝術的推廣功不可沒,
但我們可以用更輕鬆的角度去欣賞體驗,
像連續來台辦展的Onedotzero,在99、02、07年分別都有展出許多作品,
當中也包含了許多知名的VJ團隊,
像Hextatic、United Visual Artists、Minivegas等等

這些數位作品中,往往透過大量的線條、碎形與光影,
搭配上冷冽動感的電子音樂,呈現出不同以往的藝術形態。

One Dot Zero - London Details
   


而今年,正在台北西門紅樓展開的 『玩開』台北數位音樂節
更請到了許多位國際知名數位藝術團體,

像來自美國的Graffiti Research Lab
Alvaro Cassinelli (Ishikawa-Namiki-Komuro Lab - The University of Tokyo)
來自英國倫敦的 rAndom International
加拿大的Raffaello D'Andrea, Max Dean , Matt Donovan
西班牙Team of digital luthiers
瑞士的Harddisko
加拿大的Skoltz Kolgen

詳細資訊可以再玩開網站中查詢 http://dac.tw/daf07/
不過活動快結束囉 :p (2007/11/23 ~ 2007/12/02)



當中我很喜歡的,是多次參與Onedotzero展演,
並長期與冰島女樂手Bjork合作的Team of digital luthiers


From:http://www.iua.upf.es/mtg/reacTable/

這個由Dr. Sergi Jordà.帶領來自西班牙巴塞隆納Pompeu Fabra大學的團體所設計的互動桌(reactable),
透過互動式桌面與音效組件的交互作用,
讓使用者可以高度透過音效模組產生出不同的音樂效果,
搭配上前衛未來感的互動人機介面,讓操作過程趣味無窮。
( 這場場次在2007/12/01演出)

玩不到的人也沒關係,看看Rreactable是怎麼玩的吧
   


 另一個來自美國的Graffiti Research Lab
透過自行開發的投影設備與程式軟體 (L.A.S.E.R. Tagging System ),
藉由手控雷射筆創作,在目標物上表現出酷似塗壓的效果



一起看看吧,不知道他們有沒有考慮塗塗101
   


 
後記:
高科技的現代,我們將進一步的體驗藝術的再進化,
以往傳統藝術家輕忽的數位藝術,
如今數位藝術透過藝術工作者、科學家、工程師的結合大肆改變整個藝術生態
或許哪天,我們還能利用孟傑海綿(Menger sponge)體驗超自然藝術哩!!


最後,紀念波蘭數學家Wacław Franciszek Sierpiński (March 14, 1882 — October 21, 1969)
帶給我們數位藝術中經典的碎形案例,
我們就來看看Sierpinski carpet 的程式吧!
(此為Wiki上放的Java Applet程式,編譯可用AppletViewer或直接網頁瀏覽)

import java.awt.*;
import java.applet.*;

public class SierpinskiCarpet extends Applet {
private Graphics g=null;
private int d0=729; // 3^6

public void init() {
g=getGraphics();
resize(d0,d0);
}

public void paint(Graphics g) {
// start recursion:
drawSierpinskiCarpet ( 0, 0, getWidth(), getHeight() );
}

private void drawSierpinskiCarpet(int xTL, int yTL, int width, int height) {
if (width>2 && height>2) {
int w=width/3, h=height/3;
g.fillRect ( xTL+w, yTL+h, w, h );
for (int k=0;k<9;k++) if (k!=4) {
int i=k/3, j=k%3;
drawSierpinskiCarpet ( xTL+i*w, yTL+j*h, w, h ); // recursion
}
}
}
}

輸出結果:http://bphouse.tw.googlepages.com/SierpinskiCarpet.html




看不懂程式的,
看看法國人拍的詼諧黑色的孟傑海綿動畫吧
「Come Coco」(puzzle hunt)
from : http://santisan.free.fr/coco/Puzzle_Hunt.mov
 

                      BP 2007.11.30
 










留言

這個網誌中的熱門文章

物聯網與大數據時代下的個人化精準醫療

Source:  idownload blog 2014 年,當致力於電子病歷 (Electronic Medical Record, EMR) 分析,藉以尋找癌症機轉與治療方法的大數據公司 Flatiron Health 獲得 Google 創投( Google Ventures )高達 1.3 億美元投資後 [1] ,個人化精準醫療( personalized medicine )隨即成為火紅的熱門主題,這樣一股氣勢發展,讓美國總統歐巴馬 (Obama) 更在今年提出精準醫療計劃( Precision Medicine Initiative) ,並投入 2016 年預算高達 2.15 億美金之譜 [2] 。 在精準醫療這般的強勢展開下,不僅僅只有過去生物資訊上基因體學、轉錄體學上的資料探勘或是電子病歷醫療健康數據分析,物聯網 (Internet of Thing) 的發展也同時透過行動裝置與消費型穿戴式裝置大舉進入個人化健康促進與醫學上疾病研究領域。在這機電感測裝置快速發展下,各種輕巧卻具備多種感測裝置的隨身穿戴式裝置逐漸普及於消費電子商品市場,各家廠商發展出豐富的產品功能不僅能記錄活動頻率,更能偵測活動強度、睡眠狀態、作息規律,更甚至能取得穿戴者 24 小時的心跳狀態與壓力疲勞狀態,並利用這些生理數據進行健康促進的提醒與建議。

別再期末談臨終

『在那六年多的時間,我常常反省、後悔、卻也培養勇氣,問自己再遇到時要做什麼決定?.......回想我要簽同意書的時候,真的會抖-我有資格決定人家生死嗎?』 面對死亡,我們都很害怕,更何況是家人的臨終。 但究竟我們的選擇,是為了給家人最後的尊嚴? 還是填補自己的罪惡感? 學習勇敢面對、學習放下, 更要學著為自己的未來做好規劃,不成為子女的負擔。 希望大家一起鼓勵這個勇敢的朋友, 因為她的經驗分享,讓我們更加了解, 面對家人臨終,我們該如何做好準備。 『末期才談臨終太遲』 https://www.wacare.live/health-forum/q/1984983840830?topicId=25049764537230&fbclid=IwAR1ei-zrfSj9w5kbvBW5ecSbqWrI408fJ1qjXhisZwLxYdbON_jJbNKMAyY 更多的失智照護課程 https://www.wahere.wapro.live/udnxwacare Pan 2020.12.22 #臨終 #失智 #善終 #放棄急救 #預立醫療 #病人自主

醫學健康跨領域合作的開始:資料工程

一直都很喜歡在會議上與跨領域的專家、醫師、學者分享我們在數據工程與分析應用上的發展經驗。 許多的專家學者,對於大數據應用的認知都仍侷限在一個超大型結構化資料集的子集合應用,在規劃好的條件設定下,針對特定的目標(疾病、行為)進行篩選,將數據narrow down到可以被個人電腦或是單一伺服器架構處理的小型資料集。 這樣的半手工處理方式,對於專一(Specific)領域主題的資料追蹤計算或許已經十分足夠,但當中倘若資料清理方式有改變、篩選條件增減,所有的數據都要從raw重新處理,不僅造成大量的時間與人力浪費,對於專案計畫進度的延宕更是麻煩。這些還不包含