カーネギーメロン大学の研究者によって開発されたソフトウェアは、あらゆる都市の重要な要素を自動的に識別します。この場合、パリの象徴的な道路標識、手すりの窓、バルコニーの支柱、街灯に注目します。 同じプログラムがロンドンのデータで実行されると、ロンドンを「ロンドン」にするユビキタスな新古典主義の入り口、ビクトリア朝の窓、鋳鉄製の手すりが選ばれます。
研究者は、例えば、光の街の居住者または訪問者は、特定の要素がパリの街の印象を著しく向上させることに同意する可能性が高いと指摘しています。 これらには、セーヌ川沿いの遊歩道が含まれる場合があります。 絶えず存在するタバックの標識。 上品な大通りに並ぶそびえ立つプラタナスは、季節の変化を反映しています。 実際、ほとんどの大都市には、特定の個別の「感覚」があります。 しかし、これらの機能がすべて揃っている場合でも、人間の観察者がそのユニークな美学を作成するものを正確にリストすることは難しいかもしれません
研究者は、機械学習プログラムを使用して、パリ、ロンドン、ニューヨーク、バルセロナ、およびその他の主要都市の40, 000のGoogleストリートビュー画像から収集した2億5, 000万を超える視覚要素を噛み砕きました。 データを処理した後、プログラムは、ニューヨークの避難所やサンフランシスコの出窓など、各都市に固有の一連の地理情報ビジュアル要素で提示しました。
彼らは、この分析にはかなりの計算時間を必要とし、150のプロセッサーを一晩中稼働させ続けることを認めています。 しかし、これは、ピクサーのアートディレクターがパリで「ラタトゥイユ」のために行ったように、1週間連続してスナップショットを撮って街を走り回ることが望ましい場合があります。
そして、著者の野望は映画にとどまりません。 彼らは声明の中で、「長期的には、地球全体の建築だけでなく自然な地理情報機能のデジタルビジュアルアトラスを自動的に構築したいと考えています」と宣言しました。
ここで、彼らは彼らのソフトウェアがどのように機能するかについてもう少し説明します：
Smithsonian.comからの詳細：
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