Projektbeschreibung
Übersetzung verborgener Prozesse der schwer greifbaren Bewegungskunst
Der Tanz ist eine der kreativsten Formen der Kunst. Mittels Choreografie verkörpert er Emotionen und Gedanken anhand präzise eingeübter Bewegungen. Dieser Prozess galt lange Zeit als sehr schwer zu untersuchen und zu dokumentieren. Dies ändert sich jedoch in unserer digitalen Welt, die Aufzeichnungen und Studien choreografischer Prozesse möglich macht. Das EU-finanzierte Projekt E2-CREATE wird interdisziplinäre Forschung betreiben, die Computerkunst und künstlerisches Schaffen beim Tanz mit Unterstützung von Bildverarbeitung, maschinellem Lernen und generativer Computerkunst verbindet. Dies wird eine neue Dimension des Wissenstransfers an der Schnittstelle von Kunst und Wissenschaft ermöglichen, um die darstellende künstlerische Kreativität zu erfassen.
Ziel
Choreography is an art form well-known for combining rigorous physical and mental training with the highest degrees of creativity. However, as dance is the most ephemeral of art forms, this extraordinary embodied creativity has been in danger of disappearing without leaving a significant trace. That was until several leading dance artists began over a decade ago to experiment with digital technology as a means to document their unique approaches to choreography. The result today is an impressive accumulation of interdisciplinary research showing how embodied creativity in dance can be systematically studied and documented, how computer-aided design can effectively communicate the outcomes and how digitised recordings can be processed computationally to reveal new information about choreographic principles, processes and methods. Drawing on these developments in dance digitisation and recent progress in computational arts, the Fellowship will focus on fusing artistic skills in dance with artistic skills in computing. The goal is to achieve a new level of sophisticated creative transfer at the intersection of the two fields by taking advantage of significant advances in the fields of computer vision and machine learning combined with the high-level of expertise the Fellow brings from the field of generative computer art. Generative computer art techniques have until now not been integrated fully into the dance digitisation process, but they have extraordinary potential in combination with machine learning to expand the capability of computational systems to learn from and model existing artistic approaches. The Fellow’s extensive experience of working at the intersection between dance technology and computer art and science means he is extremely well placed to facilitate and achieve this encoding of embodied creativity with lasting impact for mixed machine-human collaboration and interdisciplinary art and science research.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- GeisteswissenschaftenKunst
- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche Intelligenzmaschinelles Sehen
- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche Intelligenzmaschinelles Lernen
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(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2018
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MSCA-IF -Koordinator
CV1 5FB Coventry
Vereinigtes Königreich