Aprendizagem de máquina transforma mapas antigos em imagens 3D

A história contada em três dimensões pode ser uma nova forma encontrada por pesquisadores do Instituto de Tecnologia Skolkovo, na Rússia, e da Fundação FBK, na Itália, para dar uma perspectiva mais atualizada sobre mapas antigos.

• Google Earth lança recurso para usuários criarem seus próprios mapas e histórias
• Google Maps terá mapas que se atualizam sozinhos por meio de IA
• Este é o mapa plano mais preciso que representa a Terra com menos distorções

Vindos de uma época onde não existia Google Maps, os mapas históricos sempre foram uma ferramenta importante para estudar as mudanças e o desenvolvimento urbano de um determinado local. A grande dificuldade encontrada pelos historiadores, é que esses mapas fornecem apenas informações 2D, o que torna complicado desvendar a altura de edifícios que já não existem mais.

Para resolver esse problema, os pesquisadores desenvolveram um algoritmo de aprendizagem de máquina que consegue avaliar a altura desses edifícios, transformando dados bidimensionais em modelos 3D.

Cálculos precisos

A avaliação do algoritmo é baseada em variáveis que possuem algum tipo de conexão com o edifício a ser analisado. Vários fatores entram nessa conta, como área de construção, se o prédio era comercial ou residencial, além da distância com outros edifícios vizinhos.

Fotos históricas, quando disponíveis, ajudam a aprimorar o desempenho do algoritmo. Como exemplo, eles utilizaram quatro mapas históricos das cidades de Trento e Bolonha, na Itália. A partir deles, foi possível criar modelos tridimensionais dos prédios construídos entre os anos de 1851 e 1945.

“A confiabilidade da abordagem proposta foi verificada, testando o método em diferentes conjuntos de dados e épocas. Os resultados alcançados provaram ser consistentes com nossas metas de precisão e a complexidade de tais contextos urbanos históricos”, afirma a pesquisadora Elisa Mariarosaria Farella.

Atualizações futuras

Os pesquisadores agora querem expandir os algoritmos de aprendizagem de máquina para que eles sejam utilizados para digitalizar mapas históricos no mundo todo. Os processos de estudo de exemplares cartográficos antigos, os cálculos e a modelagem 3D poderiam ser replicados em escala muito maior.

“Os modelos resultantes desse experimento com cidades italianas serão uma grande ajuda para preencher a lacuna de conhecimento geoespacial em situações passadas ou civilizações remotas, das quais se tem pouco entendimento”, explica o pesquisador Emre Ozdemir.

Versões multitemporais da mesma área urbana são interessantes para conhecer melhor a paisagem atual e aprofundar as análises históricas contidas em construções antigas. Transformar retas e curvas impressas no papel em modelos tridimensionais, pode clarear o entendimento sobre as forças que moldaram as aldeias, vilas e vilarejos até se tornarem as cidades como as conhecemos hoje.

Fonte: MDPI