TRACE_: designing outdoor AI camera that preserve human choice

Photography helps people preserve meaningful moments, but a single image often captures only a small part of the experience. During an outdoor journey, the meaning of a photograph may also come from the route, movement, weather, physical effort, sounds, and interactions surrounding it. Although artificial intelligence can record and interpret this information, excessive automation may reduce the user’s control over what is worth remembering. This thesis explores how AI can support outdoor photography without replacing human intention. It proposes a clear division of roles: the user observes, frames, and intentionally captures a meaningful moment, while AI records, organizes, and interprets the surrounding context. The original photograph remains unchanged and becomes the central memory anchor of the journey. Based on research into photography, memory, outdoor activities, and human–AI interaction, the project defines different users, scenarios, functions, and a dual-mode product concept. The final design, Trace_, is a compact outdoor camera developed as a speculative collaboration between LASTELVIO and Insta360. It switches between passive context recording and intentional photography. The user captures photographs through a physical shutter, while the system connects each image with relevant information from the surrounding journey and transforms it into an additional narrative layer. Trace_ demonstrates how AI can extend photography while preserving human agency, helping users remember not only a selected moment but also the wider experience around it.

La fotografia permette di conservare momenti significativi, ma una singola immagine spesso rappresenta solo una piccola parte dell’esperienza. Durante un viaggio all’aperto, il significato di una fotografia può dipendere anche dal percorso, dal movimento, dalle condizioni meteorologiche, dallo sforzo fisico, dai suoni e dalle interazioni che accompagnano quel momento. Sebbene l’intelligenza artificiale possa registrare e interpretare queste informazioni, un’eccessiva automazione rischia di ridurre il controllo dell’utente su ciò che considera importante ricordare. Questa tesi esplora come l’intelligenza artificiale possa supportare la fotografia outdoor senza sostituire l’intenzione umana. Il progetto propone una chiara divisione dei ruoli: l’utente osserva, inquadra e fotografa intenzionalmente un momento significativo, mentre l’AI registra, organizza e interpreta il contesto circostante. La fotografia originale rimane invariata e diventa il principale punto di riferimento della memoria del viaggio. Sulla base di una ricerca sulla fotografia, la memoria, le attività outdoor e l’interazione uomo–AI, il progetto definisce diverse tipologie di utenti, scenari d’uso, funzioni e un concept di prodotto a doppia modalità. Il risultato è Trace_, una fotocamera outdoor compatta sviluppata come collaborazione speculativa tra LASTELVIO e Insta360. Il dispositivo alterna la registrazione passiva del contesto alla fotografia intenzionale. L’utente scatta attraverso un pulsante fisico, mentre il sistema collega ogni immagine alle informazioni rilevanti del viaggio e le trasforma in un ulteriore livello narrativo. Trace_ dimostra come l’intelligenza artificiale possa ampliare le possibilità della fotografia preservando il ruolo attivo dell’utente e aiutandolo a ricordare non solo un momento selezionato, ma anche l’esperienza più ampia che lo circonda.