O futuro dos bens de consumo é generativo.

Hoje, os algoritmos generativos onchain são usados principalmente no domínio das artes visuais, à medida que os artistas escrevem códigos para criar peças, animações e impressões digitais e interativas. No entanto, a arte é provavelmente apenas o primeiro meio aplicável para este novo processo criativo on-chain. Acreditamos que a mídia generativa on-chain proliferará em todas as outras verticais de bens de consumo e de luxo, e esse processo artístico possibilitará de forma única uma nova classe de produções físicas por meio da fabricação generativa.

O fascínio das coleções generativas é evidente: os consumidores anseiam por produtos distintos que reflitam as suas identidades únicas, ao mesmo tempo que os ligam a uma comunidade maior. Através do modelo 1/1/x, algoritmos generativos conseguem isso criando peças singulares em uma coleção mais ampla com estética coesa. Estas criações únicas satisfazem os gostos específicos dos indivíduos, permitindo a expressão granular dentro de uma tribo, e o seu sucesso neste esforço é demonstrado pela crescente popularidade dos mercados PFP e pelas comunidades de nicho que surgem em torno de características generativas específicas.

Curiosamente, algoritmos generativos e distribuições de raridade 1/1/x também abordam a tensão entre produção em massa e personalização. Na produção tradicional, a criação de produtos personalizados em grande escala é muitas vezes impraticável e dispendiosa. Os algoritmos generativos, no entanto, podem ser diretamente integrados ao hardware de fabricação, como impressoras 3D, máquinas CNC, impressoras a laser, teares automáticos e outros dispositivos, proporcionando viabilidade em termos de produção e distribuição, ao mesmo tempo que oferecem escassez e exclusividade.

Esta interação entre a dinâmica social e a raridade, e a criação digital e a produção física, prepara o terreno para uma nova classe de bens de consumo e de luxo que combinam aleatoriedade algorítmica, parametrização do utilizador final e exclusividade verificável para satisfazer os desejos dos consumidores.

História da Manufatura Gerativa

Os artistas têm se voltado consistentemente para a tecnologia como um meio de explorar novas dimensões de criatividade. Ao longo do tempo, esta relação evoluiu acentuadamente, passando de empreendimentos puramente artísticos para a confluência de arte e manufatura.

Década de 1960 - Início da Arte Generativa: Os artistas começaram a experimentar processos algorítmicos para criar obras de arte. Usando os primeiros computadores e linguagens de programação, juntamente com ferramentas como o pen plotter, artistas como Manfred Mohr, Vera Molnár e Harold Cohen começaram a criar obras de arte baseadas em algoritmos.

Década de 1980 - Revolução dos computadores pessoais e do software: O surgimento dos computadores pessoais tornou as ferramentas digitais mais acessíveis. Isso permitiu que uma gama mais ampla de artistas experimentasse esses novos processos artísticos.

Décadas de 1990 a 2000 - Nascimento e Expansão da Manufatura Aditiva: À medida que a impressão 3D surgiu e evoluiu, os artistas viram novas oportunidades. Artistas generativos começaram a experimentar essas ferramentas, criando esculturas e instalações diretamente a partir de seus projetos baseados em software.

Décadas de 2000 a 2010 - A arte digital encontra a fabricação digital: À medida que ambos os campos amadureceram, os artistas digitais colaborariam com criadores, arquitetos e designers para realizar instalações em grande escala. Projetos como a torre Hy-Fi da The Living, que utilizou tijolos orgânicos cultivados a partir de talos de milho e cogumelos, incorporaram princípios de design generativo em sua concepção e utilizaram métodos modernos de fabricação para sua criação. Foi nessa época que ferramentas de software adaptadas aos artistas, como o Processing, os capacitaram a criar arte programática complexa sem a necessidade de conhecimentos profundos de programação.

Década de 2010 - Amadurecimento de ferramentas e métodos: Plataformas e estruturas de arte generativa, como openFrameworks e TouchDesigner, cresceram em popularidade. Essas ferramentas, combinadas com tecnologias mais acessíveis e sofisticadas de impressão 3D, corte a laser e fresagem CNC, permitiram uma produção contínua. Por exemplo, artistas como Nervous System usaram algoritmos generativos para projetar joias e itens de vestuário exclusivos que foram posteriormente impressos em 3D.

Década de 2020 - Convergência e Colaboração: A linha entre arte, design e manufatura tornou-se cada vez mais tênue. Instalações de arte, estruturas arquitetônicas e até mesmo objetos do cotidiano mostram agora a estética e as capacidades únicas que a combinação pode produzir. Notavelmente, a arte onchain renovou o interesse no campo da arte generativa nesta época, usando entradas criptográficas como sementes aleatórias para coleções onchain. Juntamente com os novos primitivos no espaço digifísico, estamos a alcançar um novo ponto de partida no casamento entre a criação digital e a produção física.

Os artistas generativos de hoje não produzem apenas arte; estão a redefinir os bens de consumo, a fundir o valor estético com o design funcional e a expandir as fronteiras do que é possível tanto na arte como na indústria.

Experimentos Web3

Dentro do web3, há uma variedade de experimentos iniciais com manufatura generativa.

História da Manufatura Gerativa

Os artistas têm se voltado consistentemente para a tecnologia como um meio de explorar novas dimensões de criatividade. Ao longo do tempo, esta relação evoluiu acentuadamente, passando de empreendimentos puramente artísticos para a confluência de arte e manufatura.

1. Década de 1960 - Início da Arte Generativa: Os artistas começaram a experimentar processos algorítmicos para criar obras de arte. Usando os primeiros computadores e linguagens de programação, juntamente com ferramentas como o pen plotter, artistas como Manfred Mohr, Vera Molnár e Harold Cohen começaram a criar obras de arte baseadas em algoritmos.
2. Década de 1980 - Revolução dos computadores pessoais e do software: O surgimento dos computadores pessoais tornou as ferramentas digitais mais acessíveis. Isso permitiu que uma gama mais ampla de artistas experimentasse esses novos processos artísticos.
3. Décadas de 1990 a 2000 - Nascimento e Expansão da Manufatura Aditiva: À medida que a impressão 3D surgiu e evoluiu, os artistas viram novas oportunidades. Artistas generativos começaram a experimentar essas ferramentas, criando esculturas e instalações diretamente a partir de seus projetos baseados em software.
4. Décadas de 2000 a 2010 - A arte digital encontra a fabricação digital: À medida que ambos os campos amadureceram, os artistas digitais colaborariam com criadores, arquitetos e designers para realizar instalações em grande escala. Projetos como a torre Hy-Fi da The Living, que utilizou tijolos orgânicos cultivados a partir de talos de milho e cogumelos, incorporaram princípios de design generativo em sua concepção e utilizaram métodos modernos de fabricação para sua criação. Foi nessa época que ferramentas de software adaptadas aos artistas, como o Processing, os capacitaram a criar arte programática complexa sem a necessidade de conhecimentos profundos de programação.
5. Década de 2010 - Amadurecimento de ferramentas e métodos: Plataformas e estruturas de arte generativa, como openFrameworks e TouchDesigner, cresceram em popularidade. Essas ferramentas, combinadas com tecnologias mais acessíveis e sofisticadas de impressão 3D, corte a laser e fresagem CNC, permitiram uma produção contínua. Por exemplo, artistas como Nervous System usaram algoritmos generativos para projetar joias e itens de vestuário exclusivos que foram posteriormente impressos em 3D.
6. Década de 2020 - Convergência e Colaboração: A linha entre arte, design e manufatura tornou-se cada vez mais tênue. Instalações de arte, estruturas arquitetônicas e até mesmo objetos do cotidiano mostram agora a estética e as capacidades únicas que a combinação pode produzir. Notavelmente, a arte onchain renovou o interesse no campo da arte generativa nesta época, usando entradas criptográficas como sementes aleatórias para coleções onchain. Juntamente com os novos primitivos no espaço digifísico, estamos a alcançar um novo ponto de partida no casamento entre a criação digital e a produção física.

Os artistas generativos de hoje não produzem apenas arte; estão a redefinir os bens de consumo, a fundir o valor estético com o design funcional e a expandir as fronteiras do que é possível tanto na arte como na indústria.

Experimentos Web3

Dentro do web3, há uma variedade de experimentos iniciais com manufatura generativa.

Tear Neolice de Trame

Craft Nouveau da Trame x CPG é uma série de coleções focadas na combinação de artesanato tradicional com arte generativa, mostrando a capacidade do código generativo de preservar os estilos artísticos de culturas em todo o mundo. Navette de Alexis André foi a coleção de estreia do Craft Nouveau, onde Alexis escreveu um algoritmo que gera imagens que são projetadas para serem tecidas automaticamente pelo Neolice Loom - um tear automático que pode ingerir código para tecer peças físicas.

O ecossistema fx(hash) tem visto muita experimentação no lado da produção – provavelmente devido à sua abordagem sem permissão para a autopublicação. Klangteppich, um NFT dinâmico em evolução fornece instruções para um tear e permite ao colecionador receber uma peça física de qualquer quadro gerado. As Mini Dahlias contêm nos metadados do NFT as instruções para criar uma escultura de bolso de 3,5” x 2,0” a partir de 14 camadas de placa de alfa-celulose cortada a laser. Nuages ​​possivelmente cria variações da série de nuvens de Joanie Lemercier com as saídas do código recriadas por uma máquina plotadora no espaço físico.

Nuages possíveis em fx(hash)

Fora do artesanato e da arte, a moda é um dos caminhos mais explorados para a produção generativa. A produção do Iteration-002 pela 9dcc é um dos primeiros exemplos de combinação de projetos generativos e produtos físicos. As camisas Iteration-002 foram produzidas ao vivo usando uma impressora conectada ao algoritmo Squiggles do SnowFro. A impressora contou com a aleatoriedade algorítmica do código-fonte para determinar as características do design impresso na camisa e seguiu a mesma distribuição de características da coleção original de 10k.

9dcc ITERAÇÃO-002

A Tribute Brand também remixou recentemente o algoritmo Chromie Squiggle para criar roupas manufaturadas. Os titulares do Chromie Squiggle podem gerar suéteres personalizados usando seu Chromie Squiggle exclusivo, enquanto outros podem gerar suéteres exclusivos por meio do algoritmo Chromie Squiggle original. O lançamento incluiu um suéter ODDS digital e físico derivado do código-fonte de Chromie Squiggle. Os objetos digitais servem como modelos para futuras edições de suéteres e podem ser usados como skins em ambientes imersivos, e cada objeto digital ODDS exclusivo pode ser trocado por um suéter físico ODDS correspondente, feito à mão pelo Waste Yarn Project.

Outros projetos notáveis de moda generativa incluem mmERCH e RSTLSS, ambos planejando experimentar designs e aleatoriedade algorítmica.

Adotando uma abordagem um pouco diferente para bens generativos, a Deep Objects usou um mecanismo de curadoria de comunidade para reduzir um milhão de designs gerados por seu modelo GAN AI em uma única peça. Esta peça final agora será impressa em 3D em uma vitrine de criação de produtos generativos alimentados pela comunidade.

A pilha de manufatura generativa

A pilha de manufatura generativa pode ser dividida em 5 camadas:

Criação: A fase inicial onde um design ou conceito é gerado usando processos algorítmicos ou de IA.

Curadoria: O processo de seleção e refinamento dos designs gerados para alcançar os resultados ou especificações desejados.

Tradução: A conversão do design digital em instruções ou códigos legíveis por máquina a serem usados pelo equipamento de fabricação.

Fabricação: A produção física ou processo de fabricação do projeto utilizando vários materiais e equipamentos.

Autenticação / Vinculação: A verificação da autenticidade do produto fabricado e sua vinculação ao seu gêmeo digital para garantir a procedência.

Camada de Criação

A criação de um bem generativo começa com o código. Bibliotecas como p5.js e Processing fornecem ferramentas poderosas para artistas e designers criarem arte generativa. Essas bibliotecas são estendidas por meio da aleatoriedade onchain usando sementes geradas a partir de hashes tx, dados de token, cabeçalhos de bloco e muito mais. Mecanismos de arte onchain, como ArtBlocks Engine e fx(hash), permitem que os artistas conectem facilmente essas sementes aleatórias em seu código e criem uma obra de arte diretamente na cadeia.

Para artistas de IA, esta camada se concentra no desenvolvimento de modelos e no ajuste fino para criar a estética desejada. Eles normalmente começam selecionando um modelo de IA pré-existente, como uma rede adversária generativa (GAN) como base. Por meio da retropropagação, os pesos do modelo são aprimorados gradativamente para gerar arte que se alinhe ao estilo desejado. O artista fornece feedback selecionando os resultados mais atraentes e incorporando-os de volta ao conjunto de dados de treinamento. Este processo iterativo continua, refinando o desempenho do modelo e permitindo ao artista explorar diferentes possibilidades. Fora dos modelos customizados ou LoRAs de difusão estável, também existem ferramentas para simplificar esse processo, como o Scenario.gg.

Camada de curadoria

Após a camada de criação, as saídas do código podem ser ainda mais refinadas para corresponder à preferência do usuário. No contexto de codificação criativa, isso normalmente ocorre na forma de parametrização multijogador, como o que está disponível com fx(hash)'s fx(params).

No contexto dos modelos generativos de IA, a curadoria normalmente tem sido feita por meio de uma comunidade mais ampla de detentores de tokens, como é o caso do algoritmo generativo de Botto e do processo de design de comunidade do Deep Objects.

Estúdios ou autopublicação são a etapa final do processo de curadoria. É aqui que estúdios generativos como Trame e ArtBlocks entram para apresentar peças ao público, ou fx(hash) como autopublicador.

Camada de Tradução

Uma vez definidos o algoritmo e o projeto, o bem generativo deve ser traduzido em instruções legíveis por máquina para o hardware de fabricação. A tradução é um processo relativamente simples com o objetivo de recriar uma peça no espaço físico com a maior precisão possível em relação ao original.

A tradução pode ser feita de algumas maneiras diferentes, incluindo:

Interpretação de Artista/Colecionador. A maneira mais simples de traduzir um objeto é deixar as especificações do design físico para o artista ou colecionador. Eles tomariam decisões sobre como uma peça deveria ser feita, o material a ser utilizado, as dimensões específicas, etc.

Características incorporadas. Uma abordagem muito mais escalonável e interessante é incorporar as informações físicas necessárias para a fabricação no próprio NFT. As características dos metadados do NFT definem as áreas de interpretação (por exemplo, contagem de fios, tamanho do fio, instruções de tecelagem e muito mais para uma peça de tapeçaria).

Instanciação Direta. Uma terceira abordagem é a geração direta do ativo interpretável: o algoritmo generativo já está adaptado para o hardware de fabricação, ou a saída do algoritmo é um arquivo imprimível em 3D ou os vértices de uma malha 3D.

Camada de Fabricação

Após a tradução, os bens gerados são fabricados. ​​A fase de fabricação é uma etapa crítica que envolve a conversão do design virtual em um objeto físico. Diversas técnicas, como impressão 3D, fresagem CNC, corte a laser, impressoras robóticas e tecelagem automática, são utilizadas para criar objetos com diferentes materiais e formas.

Cerâmica generativa de Trame

Para o primeiro lançamento de Trame com Alexis Andre mencionado acima, o Neolice Loom foi usado como hardware de fabricação. O Neolice Loom utiliza o roteiro personalizado do artista e reinterpreta o código no espaço 3D por meio da tecelagem. Trame também está se estendendo a novos meios – a imagem acima destaca um experimento com cerâmica generativa.

Embora específico para a produção artística generativa atual, o Artmatr destaca o que as ferramentas avançadas de fabricação podem fazer para a produção física de itens digitais. Os artistas trabalham com a equipe Artmatr para enviar diversos formatos de arquivos digitais, como código, modelos 3D, arquivos PSD (Photoshop), vetores e animações. Em seguida, eles definem os “fios” físicos, incluindo parâmetros como meio (óleo, UV, acrílico), substrato, dimensões e muito mais. Por último, isto é materializado através da utilização de máquinas como braços robóticos e impressoras de 6 eixos. Diferentes técnicas, como impressão a jato de tinta, aerografia e extrusão, são utilizadas, e as topologias resultantes podem ser 2D, 2,5D ou 3D.

Camada de autenticação/vinculação

Após a criação do objeto físico, ele precisa ser vinculado novamente ao seu gêmeo digital. Isso seria semelhante aos processos digifísicos em outros espaços como a moda. O uso de chips de comunicação de campo próximo, como os fabricados pela Kong e IYK, estenografia e códigos QR são apenas algumas das técnicas para vincular o digital ao físico e fornecer certificação de origem.

Confira nossa postagem recente sobre infraestrutura digifísica aqui, ou nosso artigo sobre moda digital que se aprofunda nas estratégias digifísicas específicas para moda.

Possibilidades Futuras

No futuro, prevemos que a arte generativa onchain existente funcionará como programas para derivativos. Vimos isso através do uso de Squiggles em uma variedade de projetos de moda, e outro exemplo inicial disso é o Terraflows, um estudo de campo de fluxo construído com base no programa de arte Terraforms. Este tipo de arte em rede pode levar a reinterpretações fascinantes da arte generativa no espaço físico. Por exemplo, pode-se usar o script artístico Fidenza para criar layouts arquitetônicos para casas impressas em 3D.

Outra possibilidade futura interessante é a tokenização de instalações de produção descentralizadas para a produção de bens generativos em escala numa espécie de rede de infra-estruturas físicas. Hobbyistas e fabricantes comerciais com equipamentos adequados podem imprimir ou criar peças por meio de licitações para trabalhos postados por colecionadores ou artistas. Um token pode medir essa rede de hardware e ajudar na inicialização dos custos iniciais das instalações de fabricação. Isso combina especialmente bem com um paradigma CC0 acoplado ao código onchain.

Olhando ainda mais longe, a biologia sintética e/ou a produção química também poderiam ser um caminho interessante para qualidades generativas: por exemplo, o código generativo poderia ser usado para determinar algoritmicamente as características de cristais cultivados em laboratório, fenótipos de plantas e muito mais.

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