Reklāma

MIT algoritms atrod smalkas sakarības starp mākslas darbiem

Jaunākie raksti

Google iesūdz tiesā Sonos par tās patentu zagšanu

Google un Sonos turpina jau divus gadus notiekošo savstarpējo cīņu par neatbilstošu patentu izmantošanu un viena otra uzņēmuma risinājumu...

“Snapchat” jaunais uzraudzības rīks ļauj vecākiem redzēt, ar ko viņu bērns sarakstās lietotnē

Domājot par jaunāko lietotāju drošību internetā, kā arī veicinātu uzticēšanos starp vecākiem un viņu bērniem, saziņas lietotne "Snapchat" nākusi...

Samsung iepazīstina ar jaunajiem produktiem (tiešraide)

Jau šodien Galaxy Unpacked pasākumā Samsung prezentēs ilgi gaidītos jaunos produktus un inovatīvos tehnoloģiju risinājumus. Izmanto iespēju - pievienojies...

BMW pārliecināti, ka klienti laika gaitā pieradīs pie funkciju abonēšanas

Pirms kāda laika vācu autoražotāja BMW solis ieviest abonēšanas maksu par tādām papildus funkcijām kā apsildāmie sēdekļi izraisīja milzīgu...

Ford cenšas drastiski samazināt pieejamo papildopciju klāstu mašīnās

Ford jau ilgāku laiku runā, ka mašīnu ražošanu nepieciešams vienkāršot, lai samazinātu arvien pieaugošās izmaksas, kas neizbēgami rezultējas lielākā...

Masačūsetsas tehnoloģiju institūta (MIT) pētnieki izstrādājuši mākslīgā intelekta sistēmu “MosAIc”, kas spēj atrast cilvēka acij nemanāmas līdzības starp mākslas darbiem. Vienā no eksperimentiem ar sistēmas palīdzību pētītas gleznas Metropolitēna mākslas muzejā un Amsterdamas Reiksmuzejā. Skenējot gleznas attēlu un izmantojot dziļos tīklus (deep networks), tika meklētas līdzības starp mākslas darbiem un iespējamas kopskarības, kas saistāmas ar konkrētā laika kultūru un pašiem māksliniekiem.

MosAIc darbība pēc būtības ir visai vienkārša – lietotājs ievada gleznas attēlu, un MosAIc algoritms atrod tam līdzīgus mākslas darbus. Vienā piemērā sistēma atrada saistību starp divām 17. gadsimta gleznām – Fransisko de Surbarana (Francisco de Zurbarán) “Svētā Serapiona mocekļa cīņas” un Jana Aseleina (Jan Asselijn) “Draudīgais gulbis”. Šie mākslinieki, lai arī dzīvojuši vienā laikā, nekādi nav bijuši saistīti. Tomēr abu gleznu tehniskais izpildījums liecina par bagātu, latentu struktūru, kas, acīmredzot, nav atrodams citos, vismaz tā laika mākslas darbos.

Avots: MIT

MIT pētnieki atzīst, ka īpaši sarežģīts MosAIc izstrādes aspekts bija tāda algoritma izveide, kas varētu atrast ne tikai krāsas vai stila, bet arī nozīmes un tēmas līdzības. Kopīgās iezīmes tika salīdzinātas, izmantojot ikkatru pieejamās gleznas attēlu no abiem minētajiem muzejiem.

Lai pārbaudītu MosAIc funkcijas, pētnieki arī izmantoja jaunu attēlu meklēšanas datu struktūru ar nosaukumu “KNN Tree”, kas bildes sagrupē kokam līdzīgā struktūrā. Taču koka vietā pilnīgi noteikti varētu būt arī kāds cits vienkāršs objekts.

Avots: MIT

MIT pētnieki cer, ka darbu, kas sākts ar MosAIc, var izvērst arī citās jomās, piemēram, humanitārajās un sociālajās zinātnēs, kā arī medicīnā.

Paziņot par jaunumiem
Paziņot par
0 komentāri
Inline Feedbacks
View all comments
Reklāma