Tüketim mallarının geleceği üretkendir.

Günümüzde zincir içi üretken algoritmalar öncelikle görsel sanatlar alanında kullanılıyor; sanatçılar dijital ve etkileşimli parçalar, animasyonlar ve baskılar oluşturmak için kod yazıyor. Ancak sanat muhtemelen bu yeni zincir içi yaratıcı süreç için uygulanabilir ilk ortamdır. Zincir içi üretken medyanın diğer tüm tüketici ve lüks mal sektörlerinde çoğalacağına ve bu sanatsal sürecin, üretken üretim yoluyla yeni bir fiziksel üretim sınıfını benzersiz bir şekilde mümkün kılacağına inanıyoruz.

Üretken koleksiyonların cazibesi ortadadır: Tüketiciler, hem kendi benzersiz kimliklerini yansıtan, hem de kendilerini daha büyük bir topluluğa bağlayan farklı ürünleri arzulamaktadır. 1/1/x modeli aracılığıyla, üretken algoritmalar bunu daha geniş bir koleksiyonda uyumlu estetikle tekil parçalar oluşturarak başarıyor. Bu benzersiz kreasyonlar, bireylerin özel zevklerine hitap ederek bir kabile içinde ayrıntılı bir ifadeye olanak tanıyor ve bu çabadaki başarısı, PFP pazarlarının artan popülaritesi ve belirli üretken özellikler etrafında filizlenen niş topluluklar tarafından sergileniyor.

İlginç bir şekilde, üretken algoritmalar ve 1/1/x nadirlik dağılımları seri üretim ile kişiselleştirme arasındaki gerilimi de ele alıyor. Geleneksel üretimde, büyük ölçekte özelleştirilmiş ürünler yaratmak çoğu zaman pratik değildir ve maliyetlidir. Bununla birlikte üretken algoritmalar, 3 boyutlu yazıcılar, CNC makineleri, lazer yazıcılar, otomatik tezgahlar ve diğer cihazlar gibi fabrikasyon donanımlarına doğrudan entegre edilebilir ve kıtlık ve benzersizlik sunarken üretim ve dağıtım açısından fizibilite sağlayabilir.

Sosyal dinamikler ve nadirlik ile dijital yaratım ve fiziksel üretim arasındaki bu etkileşim, tüketicilerin isteklerini karşılamak için algoritmik rastlantısallığı, son kullanıcı parametrelendirmesini ve doğrulanabilir benzersizliği birleştiren yeni bir tüketim ve lüks mal sınıfına zemin hazırlıyor.

Üretken Üretimin Tarihi

Sanatçılar, yaratıcılığın yeni boyutlarını keşfetmenin bir yolu olarak sürekli olarak teknolojiye yöneldiler. Zamanla bu ilişki belirgin bir şekilde gelişti; saf sanatsal çabalardan sanat ve üretimin birleşimine doğru ilerledi.

1960'lar - Erken Üretken Sanat: Sanatçılar sanat eserleri yaratmak için algoritmik süreçleri denemeye başladı. Manfred Mohr, Vera Molnár ve Harold Cohen gibi sanatçılar, eski bilgisayarları ve programlama dillerinin yanı sıra kalem çizici gibi araçları kullanarak algoritmaya dayalı sanat eserleri yaratmaya başladı.

1980'ler - Kişisel Bilgisayarlar ve Yazılım Devrimi: Kişisel bilgisayarların ortaya çıkışı, dijital araçları daha erişilebilir hale getirdi. Bu, daha geniş bir sanatçı yelpazesinin bu yeni sanatsal süreçleri denemesine olanak sağladı.

1990'lardan 2000'lere - Eklemeli Üretimin Doğuşu ve Genişlemesi: 3D baskı ortaya çıkıp geliştikçe sanatçılar yeni fırsatlar gördü. Üretken sanatçılar bu araçları denemeye, doğrudan yazılım destekli tasarımlarından heykeller ve enstalasyonlar yaratmaya başladı.

2000'lerden 2010'lara - Dijital Sanat Dijital Fabrikasyonla Buluşuyor: Her iki alan da olgunlaştıkça, dijital sanatçılar büyük ölçekli enstalasyonlar gerçekleştirmek için yapımcılar, mimarlar ve tasarımcılarla işbirliği yapmaya başladı. The Living'in mısır saplarından ve mantarlardan yetiştirilen organik tuğlaları kullanan Hy-Fi kulesi gibi projeler, konseptine üretken tasarım ilkelerini dahil etti ve yaratımında modern üretim yöntemlerini kullandı. Bu sıralarda Processing gibi sanatçılara özel yazılım araçları, onlara derin programlama bilgisine ihtiyaç duymadan karmaşık programatik sanatlar yaratma gücü verdi.

2010'lar - Araç ve Yöntemlerin Olgunlaşması: openFrameworks ve TouchDesigner gibi üretken sanat platformları ve çerçevelerinin popülaritesi arttı. Bu araçlar, daha erişilebilir ve gelişmiş 3D baskı, lazer kesim ve CNC frezeleme teknolojileriyle bir araya gelerek kusursuz üretime olanak sağladı. Örneğin, Nervous System gibi sanatçılar, daha sonra 3D baskıyla üretilen benzersiz mücevher ve giyim ürünleri tasarlamak için üretken algoritmalar kullandı.

2020'ler - Yakınsama ve İşbirliği: Sanat, tasarım ve üretim arasındaki çizgi giderek bulanıklaştı. Sanat enstalasyonları, mimari yapılar ve hatta gündelik nesneler artık bu kombinasyonun üretebileceği benzersiz estetiği ve yetenekleri sergiliyor. Özellikle zincir üstü sanat, bu dönemde zincir üstü koleksiyonlar için kriptografik girdileri rastgele tohumlar olarak kullanarak üretken sanat alanına olan ilgiyi yeniden canlandırdı. Dijital-fiziksel alandaki yeni ilkellerle birleştiğinde, dijital yaratım ile fiziksel üretimin evliliğinde yeni bir noktaya ulaşıyoruz.

Günümüzün üretken sanatçıları sadece sanat üretmiyor; tüketim ürünlerini yeniden tanımlıyorlar, estetik değeri işlevsel tasarımla birleştiriyor ve hem sanatta hem de endüstride mümkün olanın sınırlarını zorluyorlar.

Web3 Deneyleri

Web3'te üretken üretimle ilgili çeşitli erken deneyler vardır.

Üretken Üretimin Tarihi

Sanatçılar, yaratıcılığın yeni boyutlarını keşfetmenin bir yolu olarak sürekli olarak teknolojiye yöneldiler. Zamanla bu ilişki belirgin bir şekilde gelişti; saf sanatsal çabalardan sanat ve üretimin birleşimine doğru ilerledi.

1. 1960'lar - Erken Üretken Sanat: Sanatçılar sanat eserleri yaratmak için algoritmik süreçleri denemeye başladı. Manfred Mohr, Vera Molnár ve Harold Cohen gibi sanatçılar, eski bilgisayarları ve programlama dillerinin yanı sıra kalem çizici gibi araçları kullanarak algoritmaya dayalı sanat eserleri yaratmaya başladı.
2. 1980'ler - Kişisel Bilgisayarlar ve Yazılım Devrimi: Kişisel bilgisayarların ortaya çıkışı, dijital araçları daha erişilebilir hale getirdi. Bu, daha geniş bir sanatçı yelpazesinin bu yeni sanatsal süreçleri denemesine olanak sağladı.
3. 1990'lardan 2000'lere - Eklemeli Üretimin Doğuşu ve Genişlemesi: 3D baskı ortaya çıkıp geliştikçe sanatçılar yeni fırsatlar gördü. Üretken sanatçılar bu araçları denemeye, doğrudan yazılım destekli tasarımlarından heykeller ve enstalasyonlar yaratmaya başladı.
4. 2000'lerden 2010'lara - Dijital Sanat Dijital Fabrikasyonla Buluşuyor: Her iki alan da olgunlaştıkça, dijital sanatçılar büyük ölçekli enstalasyonlar gerçekleştirmek için yapımcılar, mimarlar ve tasarımcılarla işbirliği yapmaya başladı. The Living'in mısır saplarından ve mantarlardan yetiştirilen organik tuğlaları kullanan Hy-Fi kulesi gibi projeler, konseptine üretken tasarım ilkelerini dahil etti ve yaratımında modern üretim yöntemlerini kullandı. Bu sıralarda Processing gibi sanatçılara özel yazılım araçları, onlara derin programlama bilgisine ihtiyaç duymadan karmaşık programatik sanatlar yaratma gücü verdi.
5. 2010'lar - Araç ve Yöntemlerin Olgunlaşması: openFrameworks ve TouchDesigner gibi üretken sanat platformları ve çerçevelerinin popülaritesi arttı. Bu araçlar, daha erişilebilir ve gelişmiş 3D baskı, lazer kesim ve CNC frezeleme teknolojileriyle bir araya gelerek kusursuz üretime olanak sağladı. Örneğin, Nervous System gibi sanatçılar, daha sonra 3D baskıyla üretilen benzersiz mücevher ve giyim ürünleri tasarlamak için üretken algoritmalar kullandı.
6. 2020'ler - Yakınsama ve İşbirliği: Sanat, tasarım ve üretim arasındaki çizgi giderek bulanıklaştı. Sanat enstalasyonları, mimari yapılar ve hatta gündelik nesneler artık bu kombinasyonun üretebileceği benzersiz estetiği ve yetenekleri sergiliyor. Özellikle zincir üstü sanat, bu dönemde zincir üstü koleksiyonlar için kriptografik girdileri rastgele tohumlar olarak kullanarak üretken sanat alanına olan ilgiyi yeniden canlandırdı. Dijital-fiziksel alandaki yeni ilkellerle birleştiğinde, dijital yaratım ile fiziksel üretimin evliliğinde yeni bir noktaya ulaşıyoruz.

Günümüzün üretken sanatçıları sadece sanat üretmiyor; tüketim ürünlerini yeniden tanımlıyorlar, estetik değeri işlevsel tasarımla birleştiriyor ve hem sanatta hem de endüstride mümkün olanın sınırlarını zorluyorlar.

Web3 Deneyleri

Web3'te üretken üretimle ilgili çeşitli erken deneyler vardır.

Trame'nin Neolice Tezgahı

Trame x CPG'nin Craft Nouveau'su, geleneksel el sanatlarını üretken sanatla birleştirmeye odaklanan ve üretken kodun dünya genelindeki kültürlerin sanat tarzlarını koruma yeteneğini sergileyen bir koleksiyon serisidir. Alexis André'den Navette, Craft Nouveau'nun ilk koleksiyonuydu; burada Alexis, fiziksel parçaları örmek için kodu alabilen otomatik bir dokuma tezgahı olan Neolice Loom tarafından otomatik olarak dokunmak üzere tasarlanan görüntüler üreten bir algoritma yazdı.

Fx(hash) ekosistemi, muhtemelen kendi kendine yayınlama konusundaki izinsiz yaklaşımı nedeniyle üretim tarafında pek çok deneye tanık oldu. Gelişen dinamik bir NFT olan Klangteppich, bir tezgah için talimatlar sağlar ve toplayıcının, oluşturulan herhangi bir çerçevenin fiziksel bir parçasını almasına olanak tanır. Mini Dahlialar, NFT'nin meta verileri içinde, 14 katmanlı lazer kesim alfa-selüloz mat tahtadan 3,5 inç x 2,0 inç boyutunda bir cep heykeli oluşturma talimatlarını barındırıyor. Nuages, fiziksel uzayda bir çizici makine tarafından yeniden oluşturulan koddan elde edilen çıktılarla Joanie Lemercier'in bulut serisi üzerinde varyasyonlar yaratmayı mümkün kılıyor.

Fx(hash) üzerinde mümkün olan ayrıntılar

Zanaat ve sanatın dışında moda, üretken üretim için en çok araştırılan yollardan biridir. 9dcc'nin Iteration-002 üretimi, üretken tasarımlarla fiziksel ürünleri birleştirmenin erken bir örneğidir. Iteration-002 gömlekleri, SnowFro'nun Squiggles algoritmasına bağlı bir yazıcı kullanılarak canlı olarak üretildi. Yazıcı, gömleğe basılan tasarımın özelliklerini belirlemek için kaynak kodun algoritmik rastgeleliğine güvendi ve orijinal 10k koleksiyonuyla aynı özellik dağılımını izledi.

9dcc yineleme-002

Tribute Brand ayrıca yakın zamanda üretilmiş giysiler oluşturmak için Chromie Squiggle algoritmasını yeniden düzenledi. Chromie Squiggle sahipleri, benzersiz Chromie Squiggle'larını kullanarak kişiselleştirilmiş kazaklar üretebilirken, diğerleri orijinal Chromie Squiggle algoritmasını kullanarak türünün tek örneği olan kazaklar üretebilir. Dropta Chromie Squiggle'ın kaynak kodundan türetilen hem dijital hem de fiziksel bir ODDS kazağı yer alıyordu. Dijital nesneler gelecekteki kazak baskıları için plan görevi görüyor ve sürükleyici ortamlarda kaplama olarak kullanılabiliyor ve her benzersiz ODDS dijital nesnesi, Waste Yarn Project tarafından el yapımı olan karşılık gelen ODDS fiziksel kazak için kullanılabilir.

Diğer önemli üretken moda projeleri arasında algoritmik rastgelelik ve tasarımlar etrafında deneyler yapmayı planlayan mmERCH ve RSTLSS yer alıyor.

Üretken ürünlere biraz farklı bir yaklaşım benimseyen Deep Objects, GAN AI modeli tarafından oluşturulan bir milyon tasarımı tek bir parçaya indirmek için bir topluluk iyileştirme motoru kullandı. Bu son parça artık topluluk destekli üretken ürün yaratımı vitrininde 3 boyutlu olarak basılacak.

Üretken Üretim Yığını

Üretken üretim yığını 5 katmana ayrılabilir:

Yaratma: Bir tasarımın veya konseptin algoritmik veya yapay zeka süreçleri kullanılarak oluşturulduğu başlangıç aşaması.

Küratörlük: İstenilen sonuçları veya spesifikasyonları elde etmek için oluşturulan tasarımların seçilmesi ve iyileştirilmesi süreci.

Çeviri: Dijital tasarımın, üretim ekipmanı tarafından kullanılacak makine tarafından okunabilir talimatlara veya kodlara dönüştürülmesi.

Fabrikasyon: Tasarımın çeşitli malzeme ve ekipman kullanılarak fiziksel olarak üretilmesi veya imalat süreci.

Kimlik Doğrulama / Bağlama: Üretilen ürünün orijinalliğinin doğrulanması ve menşeini garanti altına almak için dijital ikizine bağlanması.

Yaratılış Katmanı

Üretken bir ürünün yaratılması kodla başlar. p5.js ve Processing gibi kütüphaneler, sanatçıların ve tasarımcıların üretken sanat yaratmaları için güçlü araçlar sağlar. Bu kitaplıklar, tx karmalarından, token verilerinden, blok başlıklarından ve daha fazlasından oluşturulan tohumlar kullanılarak zincir içi rastgelelik yoluyla genişletilir. ArtBlocks Engine ve fx(hash) gibi zincir içi sanat motorları, sanatçıların bu rastgele tohumları kolayca kodlarına takmalarına ve doğrudan zincir üzerinde bir sanat eseri basmasına olanak tanır.

Yapay zeka sanatçıları için bu katman, istenen estetiği yaratmak için model geliştirmeye ve ince ayarlara odaklanıyor. Genellikle temel olarak üretken rakip ağ (GAN) gibi önceden var olan bir yapay zeka modelini seçerek başlarlar. Geri yayılım yoluyla model ağırlıkları, istenen stille uyumlu görseller oluşturmak için kademeli olarak iyileştirilir. Sanatçı, en ilgi çekici çıktıları seçerek ve bunları tekrar eğitim veri setine dahil ederek geri bildirim sağlıyor. Bu yinelemeli süreç devam ederek modelin performansını geliştiriyor ve sanatçının farklı olasılıkları keşfetmesine olanak tanıyor. Özel modellerin veya Stabil Difüzyon LoRA'larının dışında, bu süreci basitleştirecek Scenario.gg gibi araçlar da mevcuttur.

Küratörlük Katmanı

Oluşturma katmanının ardından kodun çıktıları, kullanıcının tercihine uyacak şekilde daha da geliştirilebilir. Yaratıcı kodlama bağlamında, bu genellikle fx(hash)'in fx(params) özelliğinde mevcut olana benzer çok oyunculu parametreleştirme biçimindedir.

Yapay zeka üretken modelleri bağlamında kürasyon, Botto'nun üretken algoritması ve Deep Objects'in topluluk tasarım sürecinde olduğu gibi, genellikle daha geniş bir token sahibi topluluğu aracılığıyla yapılıyor.

Stüdyolar veya kendi kendine yayınlama, küratörlük sürecinin son ayağıdır. Trame ve ArtBlocks gibi üretken stüdyoların halka parçalar sunmak için veya kendi yayıncısı olarak fx(hash) burada devreye giriyor.

Çeviri Katmanı

Algoritma ve tasarım belirlendikten sonra, üretim malının, üretim donanımı için makine tarafından okunabilen talimatlara dönüştürülmesi gerekir. Çeviri, fiziksel alanda bir parçayı mümkün olduğu kadar aslına uygun olarak yeniden yaratmayı amaçlayan nispeten basit bir süreçtir.

Çeviri birkaç farklı şekilde yapılabilir:

Sanatçı / Koleksiyoncu Yorumu. Bir nesneyi tercüme etmenin en basit yolu, fiziksel tasarım özelliklerini sanatçıya veya koleksiyoncuya bırakmaktır. Bir parçanın nasıl yapılması gerektiği, kullanılacak malzeme, belirli boyutlar vb. konularda kararlar verirlerdi.

Gömülü Özellikler. Çok daha ölçeklenebilir ve ilginç bir yaklaşım, imalat için gereken fiziksel bilgiyi NFT'nin kendisine yerleştirmektir. NFT'nin meta verileri içindeki özellikler, yorumlama alanlarını tanımlar (örneğin, bir goblen parçası için iplik sayısı, iplik boyutu, örgü talimatları ve daha fazlası).

Doğrudan Örnekleme. Üçüncü bir yaklaşım, yorumlanabilir varlığın doğrudan üretilmesidir: üretken algoritma halihazırda üretim donanımı için uyarlanmıştır veya algoritmanın çıktısı, 3 boyutlu yazdırılabilir bir dosya veya 3 boyutlu bir ağın köşeleridir.

Fabrikasyon Katmanı

Çeviri sonrasında üretilen ürünler üretilir. ​​İmalat aşaması, sanal tasarımın fiziksel bir nesneye dönüştürülmesini içeren kritik bir adımdır. Farklı malzeme ve şekillerde nesneler oluşturmak için 3 boyutlu baskı, CNC frezeleme, lazer kesim, robo yazıcılar ve otomatik dokuma gibi çeşitli teknikler kullanılıyor.

Trame'nin üretken çömlekçiliği

Trame'in yukarıda bahsedilen Alexis Andre ile ilk düşüşünde üretim donanımı olarak Neolice Tezgahı kullanıldı. Neolice Dokuma Tezgahı, sanatçının özel senaryosunu alıyor ve kodu dokuma yoluyla 3 boyutlu alana yeniden yorumluyor. Trame yeni ortamlara da yayılıyor; yukarıdaki resim üretken çömlekçilikle ilgili bir deneyi vurguluyor.

Artmatr, günümüzün üretken sanat üretimine özel olsa da, dijital öğelerin fiziksel üretimi için gelişmiş üretim araçlarının neler yapabileceğini vurguluyor. Sanatçılar, kod, 3D modeller, PSD dosyaları (Photoshop), vektörler ve animasyonlar gibi çeşitli dijital dosya formatlarını sunmak için Artmatr ekibiyle birlikte çalışır. Daha sonra ortam (yağ, UV, akrilik), alt tabaka, boyutlar ve daha fazlası gibi parametreler dahil olmak üzere fiziksel 'dişleri' tanımlarlar. Son olarak robot kollar ve 6 eksenli yazıcılar gibi makinelerin kullanımıyla bu gerçekleştiriliyor. Mürekkep püskürtmeli baskı, airbrushing ve ekstrüzyon gibi farklı teknikler kullanılır ve elde edilen topolojiler 2D, 2.5D veya 3D olabilir.

Kimlik Doğrulama / Bağlantı Katmanı

Fiziksel nesne oluşturulduktan sonra dijital ikizine tekrar bağlanması gerekiyor. Bu, moda gibi diğer alanlardaki dijital fiziksel süreçlere benzer olacaktır. Kong ve IYK tarafından üretilenler gibi yakın alan iletişim çiplerinin kullanımı, stenografi ve QR kodları, dijitali fiziksele bağlama ve menşe etrafında sertifikasyon sağlama tekniklerinden sadece birkaçıdır.

Dijital-fiziksel altyapıyla ilgili son yazımıza veya modaya özel dijital-fiziksel stratejilere odaklanan dijital moda yazımıza buradan göz atın.

Gelecek Olanakları

İleriye dönük olarak, mevcut zincir üstü üretken sanatın türevler için programlar olarak hareket edeceğini tahmin ediyoruz. Bunu Squiggles'ın çeşitli moda projelerinde kullanımında gördük ve bunun ilk örneklerinden biri de Terraforms sanat programının üzerine inşa edilen bir akış alanı çalışması olan Terraflows'tur. Bu tür ağ bağlantılı sanat, üretken sanatın fiziksel alanda büyüleyici yeniden yorumlanmasına yol açabilir. Örneğin, 3 boyutlu baskılı evler için mimari düzenler oluşturmak amacıyla Fidenza sanat senaryosu kullanılabilir.

Gelecek için bir başka ilginç olasılık ise, bir tür fiziksel altyapı ağında ölçekte üretken ürünler üretmek için merkezi olmayan üretim tesislerinin tokenleştirilmesidir. Uygun ekipmana sahip hobiciler ve ticari üreticiler, koleksiyonerler veya sanatçılar tarafından ilan edilen işlere teklif vererek baskı yapabilir veya parçalar oluşturabilir. Bir token, bu donanım ağını ölçebilir ve üretim tesislerinin başlangıç maliyetlerinin karşılanmasına yardımcı olabilir. Bu, özellikle zincir içi kodla birleştirilmiş bir CC0 paradigması ile iyi bir şekilde eşleşir.

Daha da ileriye bakıldığında, sentetik biyoloji ve/veya kimya üretimi, üretken nitelikler açısından da ilginç bir yol olabilir: örneğin, üretken kod, laboratuarda yetiştirilen kristallerin özelliklerini, bitkilerin fenotiplerini ve daha fazlasını algoritmik olarak belirlemek için kullanılabilir.

Yasal Uyarı:

1. Bu makale [Mirror]'dan yeniden basılmıştır. Tüm telif hakları orijinal yazara aittir [1kx]. Bu yeniden basıma itirazlarınız varsa lütfen Gate Learn ekibiyle iletişime geçin; onlar konuyu hemen halledeceklerdir.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede ifade edilen görüş ve görüşler yalnızca yazara aittir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalenin diğer dillere çevirileri Gate Learn ekibi tarafından yapılır. Aksi belirtilmedikçe tercüme edilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya intihal edilmesi yasaktır.