Schneiden ist eine der ältesten kulturellen Praktiken und zugleich eine grundlegende Art und Weise, wie Menschen mit Materialien in Verbindung treten. Spezifische Gesten und Werkzeuge verändern und formen materielle Grenzen und führen zu Verflechtungen verschiedener Entitäten. Diese Aktivitäten erstrecken sich über zahlreiche Wissensformen, von alter Handwerkskunst bis hin zu aktuellen High-Tech-Verfahren. Im Bereich der Kunst entstehen durch das Schneiden von Text-, Musik- oder Filmmaterial vielfältige Kompositionen, die neue Erkenntnisse hervorbringen können. In ähnlicher Weise schneiden Chirurg*innen im Bereich der Medizin in den Körper, um ihn verstehen und heilen zu können. Der Akt des Schneidens ist allgegenwärtig in unsere Art zu denken, zu schreiben und zu sprechen eingebettet: Auf vielfältigen symbolischen Ebenen wird zwischen »gut« und »schlecht« differenziert und ausgewählt. Als Schlüsselkomponente der Kulturtechniken ist das Schneiden an der Schnittstelle zwischen analogen und digitalen Technologien angesiedelt. Wird diese Operation als Ausgangspunkt genommen, eröffnen sich neuartige Perspektiven, Interaktionen und Funktionen, deren Grenzen und Möglichkeiten sowohl praktisch als auch theoretisch verstanden werden müssen.
Zu diesem Zweck erforschen in diesem Projekt Forscher*innen aus Anthropologie, Biologie, Informatik, Design, Medienwissenschaften, Medizin und Physik gemeinsam die Verschränkung von Mensch, Material und Information. In verschiedenen experimentellen Settings setzen wir uns mit dem erkenntnistheoretischen Kompromiss zwischen Präzision und Unsicherheit bei der Vorbereitung und Ausführung von Schnitten in unterschiedlichen Maßstäben und Modi auseinander. In drei Ausgangsszenarien und begleitenden Unterprojekten verfolgen neue Perspektiven das Ziel, ein Repertoire an Werkzeugen und Praktiken zu schaffen, um die Kluft zwischen analog und digital neu zu verhandeln.
Adaptive Digital Twin
Das Projekt Adaptive Digital Twin konzentriert sich aus verschiedenen disziplinären Perspektiven auf neurowissenschaftliche Fragen und Vorhersagemodelle für Patient*innen mit Hirntumoren. Fachspezifische »adaptive-digital-twin-Modelle« liefern Konzepte, die es ermöglichen, Auswirkungen von Pathologien oder Tumorresektionen auf die Anatomie, Funktion und Konnektivität des Zentralnervensystems einzuschätzen und vorab zu simulieren. Wir erforschen in mehreren Teilprojekten Praktiken der Modellierung, der Visualisierung, der Simulation und des Designs. Die interdisziplinäre Betrachtung untersucht Fragen nach den Grenzen und Möglichkeiten dieser Methoden über ihre konkrete Anwendung hinaus, ob aus ethischer, philosophischer oder soziologischer Perspektive.
Sensing Knife
Die experimentelle Setting Sensing Knife untersucht das ›Fühlen‹ im Schneiden und das Schneiden im ›Fühlen‹. Wir testen Möglichkeiten, ein Instrument zu schaffen, das sich »wie die Hand der Chirurg*innen« anfühlt und eingesetzt wird – jedoch auf mikroskopischer Ebene. Im Versuchsfall wird das Rasterkraftmikroskop – eine Technologie, die derzeit von Physiker*innen als nanoskopisches Abtastwerkzeug verwendet wird – in ein neurochirurgisches Messer adaptiert.
Scanning electron microscope image of the scanning probe microscope Silicon nitride sharp probe. At 99300x magnification. An apex radius of just 7 nm is typical. Copyright: Mohammad Fardin Gholami and Johannes Müller
Virtual Dissection
Das Setting Virtual Dissection zielt darauf ab, einen prototypischen Werkzeugkasten zu konzipieren, um anatomische Information mittels virtueller Umgebungen in ihrer Räumlichkeit und Festigkeit erfahrbar zu machen und dadurch besser explorieren und verstehen zu können. Die zu verwendenden Datensätze stammen aus der Evolutionsbiologie und der Medizin. Der gewählte Ansatz ist unter anderem inspiriert von zeitgenössischen wissenschaftlichen Techniken der 3D-Illustration und orientiert sich an der haptischen Dimension des Wissens in historischen Praktiken der Präparation bzw. Sezierung.
- Brain Roads Veranstaltung 24.10.2019–26.10.2019
- TMS Language Mapping Analysis Revisited News 13.2.2020