脳からインスピレーションを得た 7 つの見事な金の絵画をご覧ください

ブログ

ホームページホームページ / ブログ / 脳からインスピレーションを得た 7 つの見事な金の絵画をご覧ください

Jul 06, 2023

脳からインスピレーションを得た 7 つの見事な金の絵画をご覧ください

ビクトリア・セイヨ・ターナー AAAS マスメディアフェロー アーティスト、グレッグ・ダンのフィラデルフィアのスタジオ内には、溶剤と染料の刺激的な匂いが漂っています。 ダンが瓶を開けると、きらめく粉塵が舞い上がる

ヴィクトリア・サヨ・ターナー

AAAS マスメディアフェロー

アーティスト、グレッグ・ダンのフィラデルフィアのスタジオ内には、溶剤と染料の刺激的な匂いが漂っています。 ダンが金属粉の入った瓶を開けると、きらめく粉塵が舞い上がり、背景ではエアコンプレッサーが轟音を立てます。 44 歳の彼は、23 年前に科学実験室で生物学の研究を始めて以来、刺激の強い化学薬品や工業騒音に慣れてきましたが、今ではそのような要素に囲まれながら、脳の構造を強調した息をのむような芸術を制作しています。

ロサンゼルスで育ったダンは、カリフォルニア大学バークレー校の学部生として、分子生物学と民族音楽学、つまり音楽とその文化的背景の研究を学びました。 パフォーマンス アートが彼の最初の創造性のはけ口となり、ベイエリアのインダストリアル バンドやジャズやワールド ミュージックの影響を受けたシアトルのロック グループでトロンボーン、ギター、トルコ カヌン ハープなどの楽器を演奏しました。 しかし、ペンシルベニア大学で博士号取得のために神経科学を研究している間に、彼は音楽の演奏を辞め、絵画を始めました。

ダンは、科学と並行してキャリアを築くために、図形描画のクラスに参加したり、アルバムのカバーをデザインしたりした経験を生かし、DNA のピペッティングに長い一日を費やした後、週末にアートに余分な時間を費やしました。 彼は最終的に版画を販売し、手数料を確保し始めました。 2011 年に博士号を取得して卒業した後、フルタイムでアート制作に軸足を移しました。

ダンの研究の中心的な形式の 1 つは、大学院で脳の古典的な画像を見た後に思いつきました。 人間の脳には、約 860 億個のニューロンが 1 つの巨大な塊の中に詰め込まれており、これらの種類の細胞を乱雑な塊以上のものとして理解することは、科学者にとって長年の課題でした。 1800 年代のイタリアの科学者は、硝酸銀を使用して少数のニューロンをランダムに染色し、空白の黄色の空間にニューロンが浮いているように見せる方法を開発しました。 ダンにとって、繊細に枝分かれするシルエットと何もない空間の相互作用は、江戸時代の日本の絵巻物や屏風絵を思い起こさせ、このつながりに基づいて最初の作品のいくつかを作成しました。 彼の絵画は顕微鏡的な脳を直接コピーしたものではなく、その解剖学的構造を芸術的に表現したものです。

ダンの特徴的なテクニックの 1 つで、東アジア芸術の規範を参考にし、付箋ほどの大きさの繊細な金箔のシートを特殊な接着剤の層の上に置きます。 彼は、金箔の永続的な輝きと美しさが、再現された脳の構造に注意を引くのに役立ち、貴金属の価値が主題に重力の感覚を加えると述べています。 彼はまた、染料や金属粉末を使用して、自分の作品に色と輝きを加え、見る人の目を引くのに役立ちます。

作品に命を吹き込むために、ダンはよく空気を吹き込んでインクや接着剤を操作し、植物のように見える枝を作ります。 彼は、この方法を使用するきっかけとなった 2006 年の日のことを思い出します。 彼が描いていたページにハエがとまり、ハエを吹き飛ばしてページから追い払った後、残された乱雑なデザインがニューロンによく似ていることに気づきました。 この技術は脳細胞の発達の生物学的ランダム性を捉え、従来の絵画ではできない方法で自発性を導入します。

ダンは、彼の脳のポートレートがその印象的な形で見る人を魅了し、私たちの頭の中の器官が思考、感情、呼吸のあらゆる瞬間の中心にあることを理解してもらうことを望んでいます。 私たちは、ダンが一年の一部をそこで過ごすブルガリアのソフィアでオンラインでインタビューし、彼のインスピレーションと焦点について詳しく聞きました。

音楽の訓練から得た自発性をビジュアル アートに取り入れていますか?

それは間違いなくそこにあります。 複雑な作品の場合、非常に多くのステップが必要となるため、私のような飛び散った水墨画のように、より自発的な創作を伴うものもあります。 私はページ上でインクを吹き飛ばすこのテクニックを開発しました。空気の乱流と適用される確率変数により、インクがこれらの蔓に分割されます。概念的なレベルでは、一連の確率変数の下でニューロンがどのように成長するかに似ています。 。