ML: An Earthology of Moving Landforms

Die jüngsten Entwicklungen im Bereich der Weltraumfotografie haben zu einer Verbreitung kommerzieller Dienste geführt, die auf den zeitlichen Dimensionen von Satellitenbildern basieren. Unter Dachbegriffen wie Umweltintelligenz, Echtzeit-Erdbeobachtung oder orbitaler Einblick liefern diese Bildprojekte die Oberfläche des Planeten als einen in Videoströme kodierten Bildfluss, in dem Veränderung und Variation einerseits zu einer Commodified Resource und andererseits zu einem visuellen Spektakel werden.

Nachbearbeitet durch Computer Vision und Machine Learning Algorithmen, erweitern diese Dienste die räumliche Logik von GIS-Systemen auf die Oberfläche des Bildes. Wege werden nachvollziehbar, Objekte klassifizierbar und Bewegungen vorhersehbar. Von den Satellitennetzen aus gesehen, werden die Oberflächen des Planeten als visuelle Feeder für datenextraktive Algorithmen abgebildet. Wenn Luftbilder zu Daten werden, wird die Erde als lesbarer Bildschirm operationalisiert, auf dem das Vorhergesagte das Wahrgenommene voraussagt.

Dieser Workshop schlägt vor, den Einsatz von Videoprädiktionstechniken auf der Grundlage des maschinellen Lernens in diesem bildgebenden Kontext der Landschaftsveränderungen zu untersuchen. Es geht darum, den filmischen Charakter einiger der aktiven Landformen des Planeten zu erforschen, wie z.B. Fluss-Thalwege, treibende Gletscher oder kriechende Dünen. Auf diese Weise präsentiert der Workshop die Fähigkeit, videovorhergesagte Landschaften als Plattform zu generieren, um mit dieser besonderen Verschränkung zwischen visuellen Medien und den Oberflächen des Planeten zu spekulieren, jenseits der extraktiven und finanziellen Kontexte, die sie hervorgebracht haben.

Der Workshop ist Teil einer laufenden Forschung über den Bildcharakter und die Zeitlichkeit der Planetenoberflächen, die zusammen mit Jussi Parikka und der Gruppe Archäologies of Media and Technology entwickelt wurde.

Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator

 

Date
18.05.
Start
13
30
End
18
00
Format
Workshop
max. Participants
10
Target group
Intermediate
Advanced
Contributor(s)
Options for Participants

Laptop

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Deutsche Beschreibung

Die jüngsten Entwicklungen im Bereich der Weltraumfotografie haben zu einer Verbreitung kommerzieller Dienste geführt, die auf den zeitlichen Dimensionen von Satellitenbildern basieren. Unter Dachbegriffen wie Umweltintelligenz, Echtzeit-Erdbeobachtung oder orbitaler Einblick liefern diese Bildprojekte die Oberfläche des Planeten als einen in Videoströme kodierten Bildfluss, in dem Veränderung und Variation einerseits zu einer Commodified Resource und andererseits zu einem visuellen Spektakel werden.

Nachbearbeitet durch Computer Vision und Machine Learning Algorithmen, erweitern diese Dienste die räumliche Logik von GIS-Systemen auf die Oberfläche des Bildes. Wege werden nachvollziehbar, Objekte klassifizierbar und Bewegungen vorhersehbar. Von den Satellitennetzen aus gesehen, werden die Oberflächen des Planeten als visuelle Feeder für datenextraktive Algorithmen abgebildet. Wenn Luftbilder zu Daten werden, wird die Erde als lesbarer Bildschirm operationalisiert, auf dem das Vorhergesagte das Wahrgenommene voraussagt.

Dieser Workshop schlägt vor, den Einsatz von Videoprädiktionstechniken auf der Grundlage des maschinellen Lernens in diesem bildgebenden Kontext der Landschaftsveränderungen zu untersuchen. Es geht darum, den filmischen Charakter einiger der aktiven Landformen des Planeten zu erforschen, wie z.B. Fluss-Thalwege, treibende Gletscher oder kriechende Dünen. Auf diese Weise präsentiert der Workshop die Fähigkeit, videovorhergesagte Landschaften als Plattform zu generieren, um mit dieser besonderen Verschränkung zwischen visuellen Medien und den Oberflächen des Planeten zu spekulieren, jenseits der extraktiven und finanziellen Kontexte, die sie hervorgebracht haben.

Der Workshop ist Teil einer laufenden Forschung über den Bildcharakter und die Zeitlichkeit der Planetenoberflächen, die zusammen mit Jussi Parikka und der Gruppe Archäologies of Media and Technology entwickelt wurde.

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