새로운 AI는 예술 작품들 사이에 보이지 않는 유사성을 발견했습니다

MIT 연구진이 개발한 새로운 시스템으로 작품 간의 미묘한 유사점 발견

미술.MosAIc 모델은 이미지를 스캔한 다음 심층 네트워크를 사용하여 이미지에서 유사점을 찾습니다. 이러한 유사점은 문화적 유사성, 유사한 작업 방법 또는 미술사가조차 알아차리지 못할 세부 사항일 수 있습니다.

MosAIc을 사용하기 위해 사용자는이미지와 알고리즘이 유사한 예술 작품을 찾습니다. 한 예에서 MosAIc은 Francisco de Zurbaran의 The Martyrdom of Saint Serapion과 Jan Asselin의 The Frightened Swan을 연결했습니다. 연구진은 두 작가가 서로 만난 적이없고 대응도하지 않았지만 모델은 두 작품의 밑에있는 여러 줄거리를 찾을 수 있다고 설명했다.

MosAIc 개발에서 특히 어려웠던 점은뿐만 아니라  색상이나 스타일의 유사성뿐만 아니라 예술 작품의 주제도 유사합니다. 연구자들은 미술사가들이 이미 알아차린 깊은 연결 네트워크를 연구했고, 알고리즘은 일부 예술 작품이 다른 예술 작품과 어떻게 연결되는지에 대한 논리를 연구했습니다.

연구원들은 또한 새로운 구조를 사용했습니다이미지 검색 데이터-KNN Tree는 사진을 나무와 같은 구조로 결합합니다. 한 이미지와 다른 이미지의 가장 근접한 일치를 찾기 위해 알고리즘은 링크 트렁크로 시작한 다음 가장 가까운 원근법 분기를 따릅니다. 따라서 데이터 구조 자체가 향상됩니다.

과학자들은 그들의 발전이인문학, 사회 과학 및 의학과 같은 다른 분야에서 유용합니다. “이 영역은 우리의 방법을 통해 처리 된 적이없는 풍부한 정보입니다. 그들은 단순히 관심이있는 과학자와 사람들 모두에게 영감의 원천이 될 수 있습니다. "

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