絵画のアーカイブに所蔵されている絵画を、画像認識などのタスクで一般的に利用されている畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)で解析、その特徴量に基づいてT-SNEと呼ばれるアルゴリズムで3次元にレイアウトしたものです.

単純な色のバランスやコントラストのような特徴ではなく、何がどのように書かれているかといって絵の内容に踏み込んだ解析ができている点がこれまでの同種のプロジェクトとは異なります. よくみると、人物画、太古の壁画、馬に乗った人の絵、浮世絵とそれに影響を受けた絵画などがそれぞれあつまった一画があるのがわかります. これだけの量の絵画を人手で分類しようとすると、膨大な時間がかかることでしょう.

AIによる解析がもたらす数の力に圧倒されるプロジェクトです.

You can explore an interactive 3D landscape created by Machine Learning algorithms that organised thousands artworks by visual similarity. The more similar two artworks, the closer they are. The algorithms only “looked” at the artworks. No meta data was used, the visual similarity was calculated with a computer image algorithm used in Google Search purely based on the images. We then applied the t-SNE algorithm, usually used to debug static images, to create an interactive virtual space that you can navigate, and look at artworks from any angle and at scale.