Scents and algorithms

Anemoia Device è un dispositivo sperimentale sviluppato al MIT Media Lab (Massachusetts) dal ricercatore Cyrus Clarke, capace di tradurre immagini in fragranze. Smellscapes è un progetto partecipativo realizzato a Torino dall’artista Elena Mazzi, in cui la memoria olfattiva del territorio emerge attraverso pratiche collettive di esplorazione e creazione. Il confronto evidenzia due approcci complementari alla costruzione della memoria sensoriale: uno mediato dalla tecnologia e uno radicato nell’esperienza comunitaria. Insieme, offrono uno spunto per riflettere su come le memorie possano essere prodotte, interpretate e condivise nel futuro.

Al MIT Media Lab (Cambridge, Massachusetts) c’è una macchina che promette di trasformare le fotografie in odori. Ma l’Anemoia Device, sviluppato dal ricercatore e designer Cyrus Clarke, non è soltanto un esperimento curioso di Intelligenza Artificiale applicata al profumo: è un tentativo di ripensare la memoria nell’era digitale. I ricordi sono sempre più “esternalizzati” in cloud e hard disk ma questo dispositivo li distilla in fragranze, esplorando quella nostalgia per un tempo mai vissuto che domina i giorni nostri. «Non penso che tutto debba essere una macchina che ruba l’attenzione, e credo che possiamo e dovremmo creare nuove forme di tecnologia che ti facciano fermare, respirare e accorgerti di nuovo del mondo che ti circonda», spiega Clarke. Il protagonista non è dunque solo l’IA, ma il futuro della nostra memoria: che cosa stiamo conservando e come stiamo ricordando. E se il futuro della memoria sarà digitale e avrà anche un odore, la questione politica e sociale è chiara. Sapremo riconoscerlo come nostro, o sarà il prodotto di un algoritmo che seleziona e restituisce un passato più seducente della realtà, uniformando ricordi e influenzando la narrazione collettiva?

L’Anemoia Device

L’Anemoia Device ha l’aspetto di una console rétro-futurista: struttura metallica, schermo verde, tre manopole e un becher in vetro che raccoglie la fragranza. Dietro questa forma quasi poetica, però, si articola un processo preciso.

Prima c’è l’analisi visiva. L’utente inserisce una fotografia ed entra in gioco un modello di visione artificiale che analizza l’immagine e individua quelli che Clarke chiama “soggetti e oggetti di interesse”. Ciò significa che il sistema non si limita a riconoscere genericamente ciò che vede, ma seleziona elementi considerati rilevanti: persone, oggetti, dettagli luminosi, materiali, atmosfere. È il primo livello di interpretazione: l’IA riorganizza l’immagine secondo la propria logica semantica.

Poi c’è la co-creazione narrativa. Qui l’utente interviene su tre manopole fisiche che servono per orientare al meglio il soggetto, il tempo e l’umore desiderati. Clarke spiega che non voleva un’interazione basata sulla scrittura di un prompt, dove l’utente deve “indovinare” le parole giuste. «Non stai cercando di dire la cosa giusta all’algoritmo, è più come accordare uno strumento» racconta. «Il sistema propone, tu orienti, e il risultato sembra co-autoriale. Più incarnato, più intenzionale, e meno simile a una chatbot che cerca di indovinare cosa volessi dire». Le manopole servono anche a ridurre la complessità tipica delle IA generative: quello spazio troppo aperto, che comporta un “peso cognitivo”. In altre parole, davanti a una pagina bianca è difficile sapere cosa scrivere; davanti a tre parametri fisici è più facile sperimentare.

Infine, c’è la distillazione olfattiva. L’ultima fase in cui «prendi un artefatto di memoria denso e stratificato e lo trasformi e comprimi in qualcosa». In pratica, l’immagine diventa una narrazione, e questa viene tradotta in una formula chimica. Il sistema attinge a una libreria di quasi cinquanta essenze. Un aspetto interessante è che il dispositivo non segue esplicitamente la classica struttura dei profumi (note di testa, cuore e fondo): «ero curioso di vedere cosa avrebbe fatto l’algoritmo senza quella cornice» spiega Clarke.

L’idea di “tracciare” l’esperienza olfattiva è una direzione consolidata di ricerca scientifica e culturale, che in ambito europeo, può già contare progetti europei come ODEUROPA Negotiating Olfactory and Sensory Experiences in Cultural Heritage Practice and Research (2021-2023) in cui l’IA viene utilizzata per analizzare testi, immagini e archivi storici, identificando riferimenti olfattivi e costruendo una knowledge graph, ossia un immenso database semantico dell’olfatto europeo, capace di tracciare i legami tra profumi, luoghi e culture nel tempo. O anche, Digitising Smell: From Natural Statistics of Olfactory Perceptual Space to Digital Transmission of Odors (2024-2030), che affronta la carenza di dati sulle esperienze olfattive umane per digitalizzare ciò che odoriamo e creare un equivalente olfattivo di Google Street View.

In Anemoia Device Clarke parte da un presupposto leggermente diverso:

«Cerco sempre di iniziare “fuori” dalla tecnologia, con una visione del mondo in cui voglio vivere», racconta.

La sua ricerca ruota così attorno all’idea di “materializzare la memoria”, immaginando un mondo dove l’informazione venga espressa non solo attraverso schermi e silicio, ma anche tramite media molecolari e sensoriali. Riprendendo l’intuizione dell’informatico statunitense Mark Weiser sull’informatica intessuta nella vita quotidiana¹, Clarke si chiede, infatti, cosa significhi far sì che la memoria torni a essere intrecciata ai materiali, alle superfici, persino all’aria, e Anemoia Device nasce proprio per indagarlo.

L’olfatto diventa un mezzo per generare narrazioni sensoriali co-create, immediatamente abitabili e intimamente vissute. La macchina passa dal registro della mappatura scientifica a quello dell’esperienza poetica e politica: un oggetto esperienziale, domestico e rituale. Il nome stesso del dispositivo deriva da un termine coniato dallo scrittore John Koenig nel libro The Dictionary of Obscure Sorrows²: “anemoia” è la nostalgia per un tempo mai vissuto. Clarke la definisce «una delle parole più rilevanti di un’epoca sempre più caratterizzata dall’IA generativa», sottolineando come oggi viviamo immersi in archivi digitali, immagini ricostruite ed estetiche rétro che possiamo abitare senza averle mai veramente vissute.

Il rischio algoritmico: chi decide cosa e come ricordiamo?

«Direi che la macchina, nella sua forma attuale, funziona “meglio” dal punto di vista dell’utente quando un’immagine presenta elementi che possono essere ben allineati semanticamente con la libreria di profumi», spiega Clarke. «Un ottimo esempio è l’immagine di una vecchia panetteria con quattro donne e molti dolci. La libreria di profumi contiene diversi riferimenti collegati a questa scena, tra cui pane artigianale, biscotti dolci, baccello di vaniglia, libri antichi, cotone fresco e cannella, tutti elementi che trasportano in modo affidabile l’utente in quell’ambiente, sia che si concentri sui dolci, sul bancone o sulle donne presenti nell’immagine». L’Anemoia Device, infatti, non riproduce un ricordo reale, ma evoca sensazioni simili a un ricordo, comportando un certo grado di mediazione algoritmica. Ogni immagine è una “memoria” da trasformare, e la selezione di ciò che diventa significativo non dipende più dall’esperienza diretta, ma dall’algoritmo.

Questo aspetto ha una portata politica e culturale evidente. Le memorie personali alimentano la storia collettiva: è attraverso esperienze individuali e piccole narrazioni quotidiane che si costruiscono tradizioni, legami e identità condivise. Quando la selezione dei ricordi passa a un algoritmo, come nell’Anemoia Device, questa rete di memorie rischia di essere semplificata, privilegiando elementi riconoscibili a discapito dei dettagli unici. Macchine di questo tipo hanno un effetto potenzialmente politico: offrendo una cornice interpretativa del passato impattano il modo in cui un gruppo percepisce e condivide la propria memoria. Quest’ultima, filtrata e uniformata, non lascia molto spazio per dettagli e vissuti marginali, sia dei singoli che di gruppi. Delegare a un algoritmo la scelta di cosa sia rilevante significa accettare il rischio di trasformare qualcosa di complesso e plurimo, in una trama semplificata. Ciò che non viene selezionato dall’algoritmo rischia di sparire e gli elementi enfatizzati diventano la versione “giusta”, in realtà dominante, del passato.

Due ecologie della memoria

Il confronto con esperienze partecipative come il progetto artistico Smellscapes a Torino evidenzia una alternativa: una memoria mediata dalla comunità e non dall’algoritmo, dove la selezione dei ricordi rimane un atto collettivo e democratico. L’iniziativa è stata guidata dall’artista Elena Mazzi, che ha collaborato con il PAV – Parco Arte Vivente e con esperti di profumeria per progettare un percorso di esplorazione sensoriale del territorio. Nel 2022, nell’ambito del progetto Smellscapes, ideato da Elena Mazzi per la sua mostra presso il PAV – Parco Arte Vivente di Torino, la comunità locale del quartiere Filadelfia è stata coinvolta in un percorso partecipativo dedicato all’esplorazione sensoriale del territorio. Il progetto è iniziato con alcune camminate esplorative tra i quartieri Filadelfia e Lingotto, durante le quali i partecipanti hanno raccolto materiali e stimoli odoranti caratteristici del territorio, approfondendone al contempo le dimensioni urbane, sociali e storiche. Nel laboratorio successivo, i materiali raccolti sono stati analizzati e trasformati attraverso il Frantoio Sociale – un macchinario progettato da Studio GISTO / Alessandro Mason in collaborazione con Matteo Giustozzi e Hund Studio – capace di polverizzare i reperti urbani e prepararli alla successiva elaborazione olfattiva. Nell’ultimo incontro i partecipanti, sotto la guida della profumiera Roberta Conzato, hanno trasformato le polveri in essenze. Questo processo ha permesso ai partecipanti di osservare come gli odori raccolti potessero essere trasformati in essenze. In questo modo, il progetto ha trasformato la memoria collettiva in un processo condiviso e partecipativo: le storie, i luoghi e le sensazioni del quartiere sono emersi attraverso l’interazione diretta tra artisti, esperti e cittadini.

Si potrebbe affermare che a Torino, il potere di selezione degli odori e delle narrazioni è rimasto nelle mani della comunità, permettendo di preservare la diversità dei vissuti e la ricchezza dei dettagli locali e contribuendo alla costruzione di una possibile mappatura olfattiva del territorio.

Questi due approcci, tuttavia, non devono necessariamente escludersi a vicenda. Al contrario, possono essere letti come due prospettive complementari attraverso cui interrogare il rapporto tra tecnologia, percezione e memoria. Ciò che diventa fondamentale è mantenere una consapevolezza critica dei limiti e dei rischi di entrambi: da un lato, il pericolo che sistemi algoritmici privilegino elementi più evidenti o semanticamente riconoscibili, appiattendo la varietà dei ricordi; dall’altro, la sfida di tradurre esperienze individuali e intime in processi collettivi senza perderne le sfumature più personali.

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1. The reference is to the concept of ubiquitous computing developed by American computer scientist Mark Weiser in his article The Computer for the 21st Century (1991). In this text, Weiser argues that the most advanced technologies are those that become invisible because they are integrated into the fabric of everyday life: «The most profound technologies are those that disappear. They weave themselves into the fabric of everyday life until they are indistinguishable from it». ↩︎
2. Visit the official website: https://www.thedictionaryofobscuresorrows.com/ ↩︎