Новости

Алгоритм находит скрытые связи между картинами

В MIT научились автоматически выявлять похожие полотна в музейных коллекциях. Алгоритм строит «дерево близости» картин и позволяет выявить культурные влияния в живописи

Группа исследователей из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и Microsoft создала алгоритм для обнаружения скрытых связей между картинами в Метрополитен-музее и Рейксмюсеуме (Амстердам). Чтобы найти аналогичные формы, цвета и композиционные решения на картинах разных эпох, команда использовала новый подход, который объединяет близкие изображения в древовидную структуру.

Для поиска близкого соответствия алгоритм начинает со «ствола» дерева и следует по наиболее многообещающей «ветви», пока не найдет большее количество совпадений. Структура данных улучшена по сравнению со своими предшественниками, что дает дереву возможность быстро «обрезать» себя до определенной ветки: культурная эпоха, автор или коллекция. Так ответы на новые типы запросов даются намного быстрее.

Сокровищница написанных картин велика, и связь между произведениями искусства из разных периодов времени и пространства часто упускается из виду. Даже выдающиеся искусствоведы не могут посмотреть и запомнить миллионы картин, созданных за тысячи лет, и найти неожиданные параллели в темах, мотивах и визуальных стилях.

Запрос картинки с птицей (слева) выдает следующие результаты.

Например, в ответ на запрос «на какой музыкальный инструмент похоже это сине-белое платье с картины», алгоритм получает изображение бело-голубой фарфоровой скрипки. Эти работы не только похожи по цвету и форме, но их связь уходит корнями в широкий культурный пласт: обмен фарфором между голландцами и китайцами.

Источники:

Share

Recent Posts

В России принят первый закон об ИИ

Документ вводит юридическое определение искусственного интеллекта, а также суверенной и национальной языковых моделей. Им придется проходить проверку на соответствие традиционным…

27.07.2026

Муза с перфокартами: как компьютеры учились писать стихи за полвека до нейросетей

Генеративная поэзия появилась задолго до ChatGPT. Компьютеры генерируют стихи уже больше 60 лет, а сама мечта заставить машину рифмовать —…

24.07.2026

MLOps для работы с текстом: принципы и минимальный набор инструментов

Как специалисты по машинному обучению наводят порядок при работе с большими корпусами? Что нужно сделать, чтобы эксперимент был воспроизводимым, качество…

20.07.2026