Programska oprema, ki so jo razvili raziskovalci z univerze Carnegie Mellon, samodejno prepozna ključne elemente katerega koli mesta, v tem primeru se prilepi na pariški emblematični ulični znaki, ograde in balkonske ograde in ulične svetilke. Ko se isti program izvaja za podatke iz Londona, loči vseprisotne neoklasične vhode, viktorijanska okna in ograje iz litega železa, ki London naredijo 'London'.
Raziskovalci poudarjajo, da bi se na primer vsak prebivalec ali obiskovalec mesta svetlobe verjetno strinjal, da določeni elementi prispevajo k temu, da se mesto izjemno počuti, kot je pariško. Sem lahko spadajo sprehajališča vzdolž Sene; vedno prisotni znaki Tabac; stolpnice z visokimi drevesi, ki obdajajo čudovite drevorede in odsevajo spremenljive letne čase. Dejansko ima večina večjih velemest do njih določen individualiziran občutek. Toda tudi če so te lastnosti naokoli, je človeškemu opazovalcu morda težko natančno našteti, katere ustvarjajo to edinstveno estetiko
Raziskovalci so uporabili program strojnega učenja, da so prežvečili več kot 250 milijonov vizualnih elementov, zbranih s 40.000 slik Google Street View Pariza, Londona, New Yorka, Barcelone in drugih večjih mest. Po drobljenju podatkov je program predstavil nabor geoinformativnih vizualnih elementov, edinstvenih za vsako mesto, vključno s požarom v New Yorku in zalivom San Francisca.
Priznajo, da ta analiza zahteva veliko časa računalništva, pri čemer 150 procesorjev dela čez noč. Toda to je morda boljše, kot če bi teden dni tekali po mestu in posneli posnetke, kot so Pixarjevi umetniški direktorji v Parizu storili za "Ratatouille."
In avtorjeve ambicije ne prenehajo pri filmih. V izjavi so izjavili: "Na dolgi rok želimo samodejno sestaviti digitalni vizualni atlas ne samo arhitekturnih, temveč tudi naravnih geoinformativnih značilnosti za celoten planet."
Tukaj razložijo nekaj več o tem, kako deluje njihova programska oprema:
Več s Smithsonian.com:
Ali je Pariz res za ljubitelje?
Občudovanje mojstrov
