O software desenvolvido por pesquisadores da Universidade Carnegie Mellon identifica automaticamente os principais elementos de qualquer cidade, neste caso, aperfeiçoando as placas de rua emblemáticas de Paris, janelas com balaustradas e suportes para varandas e lâmpadas de rua. Quando o mesmo programa é executado em dados de Londres, ele destaca as entradas neoclássicas onipresentes, janelas vitorianas e grades de ferro fundido que fazem Londres "Londres".
Os pesquisadores apontam que qualquer residente ou visitante da Cidade da Luz, por exemplo, provavelmente concordaria que certos elementos contribuem para que a cidade se sinta notavelmente bem, parisiense. Estes podem incluir passeios ao longo do Sena; os sempre presentes sinais Tabac; os plátanos imponentes que revestem as avenidas elegantes e refletem as mudanças das estações. De fato, a maioria das grandes metrópoles tem um certo "sentimento" individualizado sobre elas. Mas mesmo que essas características estejam por toda parte, pode ser difícil para um observador humano listar exatamente quais criam aquela estética única.
Os pesquisadores usaram um programa de aprendizado de máquina para analisar mais de 250 milhões de elementos visuais de 40 mil imagens do Google Street View de Paris, Londres, Nova York, Barcelona e outras grandes cidades. Depois de analisar os dados, o programa apresentou um conjunto de elementos visuais geo-informativos únicos para cada cidade, incluindo as saídas de incêndio de Nova York e as janelas salientes de San Francisco.
Eles admitem que essa análise requer uma quantidade significativa de tempo de computação, mantendo 150 processadores trabalhando durante a noite. Mas isso pode ser preferível que percorrer uma cidade tirando fotos por uma semana consecutiva, como diriam os diretores de arte da Pixar em Paris para "Ratatouille".
E as ambições dos autores não param com filmes. Em um comunicado, eles declararam: "No longo prazo, desejamos construir automaticamente um atlas visual digital não apenas de características arquitetônicas, mas também geo-informativas naturais para todo o planeta".
Aqui, eles explicam um pouco mais sobre como o software deles funciona:
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