Time-series data of artistic poiesis and AI-based learning

Research Project

Project/Area Number	25K03719
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 01070:Theory of art practice-related
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	村山悟郎東京大学, 大学院総合文化研究科, 客員准教授 (40894936)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000) Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywords	芸術制作論 / 人工知能 / オートポイエーシス / ドローイング / 絵画
Outline of Research at the Start	本研究は芸術制作の過程をデータとして記録し、そのデータをもとにAIに学習させ、創造性の働きについてシステム的に実装/理解することを目的としている。芸術制作のデータ化として、1000枚のドローイングプロセスの画像およそ３万枚の時系列画像データを作成する。また、本研究では最新のAIのアルゴリズムを用いて、この時系列画像データの学習について実装を行なう。本研究の位置づけは、これらのAIを活用するだけでなく、独自性のある時系列データから有意な画像生成を行えるシステムを構想することである。芸術制作のプロセスのうちにある創造性を念頭に置きながら、AIを複合的に構成する。