ParamExplorer: Tool zur schnellen Parameterexploration in generativer Kunst

Generative‑Kunst‑Algorithmen arbeiten mit hochdimensionalen Parameter‑räumen, in denen nur winzige, fragmentierte Bereiche ästhetisch ansprechende Ergebnisse liefern. Künstlerinnen und Künstler verlassen sich deshalb häufig auf langwieriges, manuelles Trial‑and‑Error, wodurch viele vielversprechende Konfigurationen unentdeckt bleiben.

Mit ParamExplorer wird dieser Prozess systematisiert. Das interaktive, modulare Tool, das von Prinzipien des Reinforcement Learning inspiriert ist, ermöglicht die gezielte Erkundung der Parameter‑landschaft. Dabei kann der Nutzer Feedback geben – manuell oder automatisiert – und das System nutzt dieses Feedback, um die Suche zu steuern. Die nahtlose Integration in bestehende p5.js‑Projekte erleichtert die Anwendung.

Im Rahmen des Frameworks wurden mehrere Erkundungsstrategien – sogenannte Agenten – implementiert und evaluiert. Diese Agenten demonstrieren, wie unterschiedliche Lernalgorithmen die Effizienz der Suche beeinflussen können.

ParamExplorer bietet damit eine robuste, datengetriebene Alternative zum klassischen Trial‑and‑Error und eröffnet Künstlerinnen und Künstlern neue Wege, bislang unerforschte, ästhetisch wertvolle Parameterbereiche zu entdecken.