Neural Network genera mapas realistas basados ​​en garabatos

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En 1972 se publicó una novela llamada “Ciudades invisibles”, escrita por el autor italiano Italo Calvino. El libro presenta breves poemas en prosa que describen 55 ciudades diferentes y se inspiró en la fantástica Descripciones de ciudades que se cree que Marco Polo visitó durante un viaje a través de Asia en el siglo XIII. siglo.

Si avanzamos hasta el día de hoy, esa misma embriagadora mezcla de realidad y ficción es la base de otro proyecto llamado “Ciudades Imaginarias” – esta vez involucrando una sofisticada red neuronal, capaz de generar sus propios mapas detallados basados ​​en nada más que un boceto aproximado.

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El proyecto surgió de un taller de “aprendizaje automático para artistas” organizado en Milán por el Punto abierto colectivo fablab. Los miembros del colectivo entrenaron una red neuronal artificial mostrándole imágenes de satélite y los elementos que contenía cada imagen, como edificios, parques, carreteras y similares.

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“La idea original era esta: imagina si pudieras construir una herramienta que fuera capaz de tomar un dibujo a mano y usarlo para reproducir una imagen muy mapa realista de un lugar completamente inventado”, dijo Sabina Barcucci, una de las directoras del programa que organizó el taller. Tendencias digitales.

Con esta misión en mente, los creadores pidieron a la red neuronal que generara mapas completamente nuevos basados ​​en lo que habían aprendido, aunque con algunos giros interesantes, como volver a dibujar Nueva York al estilo de otra ciudad, o incluso generar mapas completamente nuevos basados ​​en conceptos básicos. garabatos. En resumen, imagínese el de Google. sueño profundo IA, pero con gusto por la cartografía.

"Ser capaz de comprender y replicar el tipo de patrones que se encuentran en una ciudad te permite comprender las principales diferencias entre las ciudades de todo el mundo", continuó Barcucci. “El aprendizaje automático también es apasionante como herramienta de exploración y creatividad para la generación. La capacidad de tener herramientas que puedan digerir una gran cantidad de archivos, comprender la lógica detrás de ellos y luego producir algo completamente nuevo, pero aún parte de lo original, eso abre tantas posibilidades diferentes posibilidades”.

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