Ученые воссоздают в 3D города, исчезнувшие с лица Земли
В 1866 году страховая компания Aetna наняла молодого геодезиста по имени Д. А. Сэндборн для создания страховых карт для нескольких городов Теннесси. Этот проект, наряду с атласом города Бостона, который он сделал, привел Сандборна к основанию компании, которая до сих пор снабжает страховые компании картами. В общей сложности компания создала карты, которые помогли страховым компаниям оценить пожарный риск примерно в 12 000 городов и поселков в США, Мексике и Канаде.
Поскольку карты существуют так долго, они оказались бесценным историческим архивом; отчет о том, как городские районы росли, а в некоторых случаях сокращались в Северной Америке на протяжении более века. В конечном итоге коллекция карт была оцифрована, и теперь в онлайн-коллекции Библиотеки Конгресса насчитывается более 35 000 карт.
Работая с этим цифровым архивом, докторант географии Университета штата Огайо по имени Ю Линь провел исследование, в ходе которого он создал инструменты машинного обучения, позволяющие компьютеру просматривать записи для извлечения таких данных, как их следы, материалы, назначение и особенности конструкции.
Совершенно новый подход
«Суть в том, что теперь у нас есть возможность разблокировать огромное количество данных, содержащихся в этих пожарных атласах Sanborn, — рассказал Харви Миллер, соавтор Юэ и профессор географии в штате Огайо. — Это позволяет использовать совершенно новый подход к городским историческим исследованиям, который мы не могли себе представить до машинного обучения. Это меняет правила игры».
В рамках исследования ученые рассмотрели 13 карт Санборна из двух районов на восточной окраине Колумбуса, штат Огайо. Используя данные, полученные из электронных записей, они заставили алгоритмы разработать цифровые модели двух районов: Хэнфорд-Виллидж и Драйвин-парк, которые были в значительной степени разрушены в начале 1960-х годов, чтобы освободить место для строительства межштатной автомагистрали 70. Исследователи говорят. что в рамках этого проекта в двух районах было снесено около 400 зданий.
Согласно работе, система машинного обучения достигла точности 90% при воссоздании городов, включая их рендеринг в материалах, используемых для их строительства.
Развлечение и не только
«Точность была впечатляющей. Мы действительно можем получить визуальное представление о том, как выглядели эти районы, чего попросту невозможно достичь другими методами, — отметил Миллер. — В этом проекте мы хотим дойти до точки, когда сможем вручить людям гарнитуры виртуальной реальности и позволить им прогулять по улочкам города в 1960 или 1940 или, возможно, даже в 1881 году».
В дополнение к потенциальной развлекательной ценности, исследователи говорят, что их метод может предоставить как ценную экономическую, так и экологическую информацию о том, как развивался город и в какой его части сосредоточены самые проблемные места.