Нова система, розроблена дослідниками з MIT, знаходить неочевидні подібності між творами
Щоб використовувати MosAIc, користувач завантажуєтуди зображення, а алгоритм знаходить схожі твори мистецтва. В одному з прикладів MosAIc пов'язав роботи Франсиско де Сурбарана «Мучеництво Святого Серапіона» і Яна Асселіном «Переляканий лебідь». Дослідники пояснили, що ці два художника ніколи не зустрічалися один з одним, не листувалися, проте модель змогла знайти кілька сюжетів, які лежали в основі двох робіт.
Особливо складним аспектом розробки MosAIc булостворення алгоритму, який може знайти не тільки nbsp; подібність у кольорі чи стилі, а й сюжети у витворах мистецтва. Дослідники вивчили глибоку мережу зв'язків, які вже помічали мистецтвознавці, а алгоритм вивчав логіку того, як одні витвори пов'язані з іншими.
Дослідники також використовували нову структуруданих для пошуку зображень - KNN Tree, вона об'єднує картинки в деревоподібну структуру. Щоб знайти найближчий збіг одного зображення з іншим, алгоритм починає зі «стволи» зв'язків, а потім слід за найближчим перспективним «відгалуженням». Таким чином, структура даних поліпшується самостійно.
Вчені сподіваються, що їх розробка може бутикорисна і в інших областях - гуманітарних, суспільних науках і медицині. «Ці області багаті інформацією, яка ніколи не оброблялася за допомогою наших методів. Вони можуть стати джерелом натхнення як для вчених, так і просто зацікавлених людей ».
Читайте також
— Погляньте, як виглядає літо на Сатурні
— З'явилося фото, як пил пустелі «витікає» в Атлантичний океан
— Подивіться, що здатний побачити в космосі новий телескоп — наступник Хаббла