Science Art Visions

Maja Smrekar & Jonas Jørgensen, !brute_force: Soft Resilience (2020-2022)

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!brute-force è il titolo generico di una piattaforma di ricerca (in corso) che si interroga sul motivo per cui gli esseri umani e i non umani non sono più inseriti in un quadro dualistico, ma si trovano all’interno dell’infrastruttura globale dell’economia di mercato e della mercificazione tecno-capitalistica della vita.
Il lavoro è allestito come una griglia in cui un umano e un cane si arrampicano attraverso un paesaggio di piastrelle, mentre i loro dati fisiologici sono catturati e classificati da un’IA.
Mediante una procedura generativa, i dati raccolti sono stati tradotti in modelli di maglie strutturali incorporati in morfologie robotiche morbide.
I robot sviluppano la performatività di un algoritmo evolutivo che trasforma i dati in vettori e genera nuove deviazioni applicando un metodo che permetta di introdurre continuamente più differenze possibili nel sistema.
Attraverso un’estensione dei valori mutanti, i dati diventano un’entità indipendente, spingendo i robot morbidi verso il potenziale trasformativo dell’algoritmo sconosciuto.


!brute-force is an umbrella title for an ongoing research platform interrogating the premise that humans and nonhumans are no longer embedded in a dualist frame, but levelled within the global infrastructure of the market economy and the techno-capitalist commodification of life.
The work is set up as a grid where a human and a dog climb through a landscape of tiles, while their physiological data is captured and classified by an AI.
By means of a generative procedure, gathered data has been translated into structural mesh patterns embedded in soft robotic morphologies.
The robots enact the performativity of an evolutionary algorithm that transduces data into vectors and generate new deviations by applying a method for continually introducing as much difference into the system as possible.
Through an extension of mutant values, the data eventually becomes an independent entity, pushing the soft robots towards the transformative potential of the algorithmic unknown.