»Daten-Twin« ist ein Tanz der Besucher:innen mit ihrem eigenen Datenzwilling. Während das Publikum mit seiner digitalen Partnerin tanzt, lauscht es über Kopfhörer den Gedankengängen seines Zwillings. Und mit fortschreitender Zeit kann das Publikum dabei zusehen, wie sich ihr Avatar immer mehr von ihren vorgegebenen Bewegungen löst und ein immer stärkeres Eigenleben entwickelt…
»Daten-Twin« ist die spielerische Konfrontation mit unserer digitalen Identität. Das Konzept entstammt dem Projekt »Puppeteering AI«, bei dem eine virtuelle Puppe entwickelt wurde. Ihre Bewegungen hat sie sich mittels maschinellem Lernen anhand von Aufnahmen von realen Tänzer:innen angeeignet. Anhand dieses Repertoires kann sie autonom eigene Bewegungen erzeugen, die in Form und Ausdruck den ursprünglichen Aufnahmen ähneln. Gleichzeitig können die Bewegungen durch eine:n menschliche:n Partner:in interaktiv beeinflusst werden.
Konzept: Ephraim Wegner, Daniel Bisig
Spiel: 1 Zuschauer:in
Audiotexte: Joachim Boldt, Svenja Wiertz, Jens Burde, Vanessa Valk, Jonas Schneider
Texte: Ephraim Wegner, Daniel Bisig, Graham Smith, Astrid Wegner, Daniel Fetzner, Reto Schölly
Programmierung (KI, Sensortechnik, Bild und Klang): Ephraim Wegner und Daniel Bisig
Zuschauer:innenzahl: 20
Anfangszeiten: fortlaufend
Dauer: max. 15 Minuten pro Spieler:in
Relevante Publikationen bzw. Verweise auf Infostände
Puppeteering AI kommt bislang in verschiedenen Tanzproduktionen zur Anwendung: Artificial Intimancy und Skin Diving (Shibui Kollektiv). Parzival_Game On (Tanzensemble S.o.L.D).
Präsentationen und Vorträge gab es im Rahmen der Generative Art Conference, CHI, un-sound@jos und beim Tag der Forschung an der ZHdK; weitere Infos am NEXUS Lab
