Arte generativa computacional: exploração de arte abstrata, geométrica e florestas de grafos com Python - Amadeu Souza, Vitor (Tudo é Ciência: Congresso Brasileiro de Ciências e Saberes Multidisciplinares, 2026)
Este artigo apresenta uma metodologia para criação de arte generativa computacional utilizando a linguagem de programação Python e suas bibliotecas especializadas em visualização de dados e teoria dos grafos. O estudo explora três paradigmas distintos de arte digital: arte abstrata baseada em linhas aleatórias, arte geométrica através de polígonos regulares e florestas de grafos como representação visual de estruturas matemáticas complexas. A pesquisa demonstra como algoritmos de geração aleatória podem ser empregados para criar composições visuais únicas, combinando elementos matemáticos com princípios estéticos. Os resultados obtidos evidenciam que a programação computacional pode servir como ferramenta criativa legítima para produção artística, oferecendo possibilidades de expressão através da manipulação paramétrica de elementos visuais. A metodologia proposta utiliza as bibliotecas Matplotlib, NumPy e NetworkX para gerar três categorias distintas de arte visual, cada uma explorando diferentes aspectos da visualização computacional. Os experimentos realizados confirmam a viabilidade da abordagem algorítmica para criação artística, demonstrando que a aleatoriedade controlada pode produzir resultados esteticamente interessantes e matematicamente fundamentados.