Formato: Instalación Robótica Interactiva
Artista: Juan Pablo Amato
GameLAN es una instalación robótica interactiva en la que un usuario/espectador y una máquina improvisan música juntos. Su nombre hace referencia a un conjunto instrumental tradicional de Bali y Java formado en su mayoría por instrumentos de placas, y a su vez , si se lo descompone, a la palabra inglesa cuyo significado es juego y la sigla con la que se denomina una red local.
GameLAN tiene como principal objetivo reflexionar sobre la problemática de las emociones humanas en relación a la inteligencia artificial a partir de la improvisación musical hombre-maquina. A su vez, también se propone constatar y expandir las relaciones entre criterios analíticos, criterios compositivos y criterios perceptivos desde la perspectiva de la comunicación musical, y finalmente, también confrontar la comunicación musical con la comunicación hombre-máquina.
El punto de partida de la obra fue una aplicación de generación algorítmica de música que intentaba modelar la composición de un discurso musical sobre el eje redundancia-complejidad. A partir de dicha aplicación comenzó un desarrollo tendiente a poner en juego la efectividad del modelo antes mencionado en el marco de una situación de improvisación musical, para lo cual se buscó salir del espacio virtual y reproducir esa situación de improvisación musical en el espacio empírico.
Comenzó así un trabajo de investigación y desarrollo que implicó disciplinas tales como la programación, la electrónica, la acústica, la luthería, la electromecánica, la neumática, etc., dando como resultado esa mezcla entre juego, robot, escultura cinética e instrumento musical que es GameLAN.
Asistencia Técnica: Diego Alberti
Asistente de realización y montaje: Eugenio Barenstein
Agradecimientos: MICRO AUTOMACIÓN con cuyo apoyo pudo realizarse esta obra.
Gracias a todos los que colaboraron para que este proyecto pudiera llevarse a cabo, particularmente a Emiliano Causa, Matías Romero Costas, Patricio Capozucca, Rodrigo Díaz Velasco, Alberto Amato, María Forteza, Martín Piana, Luciano Lasca, Diego Alberti, Juan Pablo Ferlat y Christian Parsons.
