遊んで学べる「Experiments with Google」（第17回）

AIで“小鳥のさえずり”を分類→Webアプリ化　大量のデータを可視化する手法「t-SNE」の活用例（2/2 ページ）

公開 2022年08月27日 09時30分

更新 2024年04月02日 11時26分

著者

佐藤信彦

[ITmedia]

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絵画作品を3次元空間に配置した「t-SNE Map」

　2つ目は、機械学習アルゴリズムで画像データを自動分類できることを示すコンテンツ「t-SNE Map」を見ていく。こちらも、PCのWebブラウザでしか動かせない。

大量の絵を機械学習で分類して表示する（出典：Google）

　このt-SNE Mapは絵画や版画、印刷物などの視覚的作品を機械学習アルゴリズムで分類している。Bird Soundsが音声データだけで分類したのと同じく、t-SNE Mapは与えられた画像データだけで作品ごとの類似度だけを判断している。この計算処理には、Googleの画像検索サービスと同じアルゴリズムを使っているそうだ。

　Webアプリを実行すると、大量の点が画面の空間内に配置される。1つ1つの点が1枚の絵だ。黒い点が集まっている部分や赤い点が密集している場所などがあり、似たものが近くに置かれているとよく分かる。

　拡大していくと、似た絵の集団やそれぞれの絵を詳しく見られる。確かに近くにある絵は似ているのだが、ときおり形などが大きく異なるものが混ざっていて興味深い。思わぬ作品に出会えることもあって、いつまでも見飽きないコンテンツだ。

作品の海をブラウジングした様子（左上から時計回り）

ずっと操作していても飽きない

宇宙開発の歴史的な画像を楽しめる「NASA's Visual Universe」

　最後に、実用的な例を紹介する。米航空宇宙局（NASA）の公開している大量の画像を分類した「NASA's Visual Universe」だ。ありがたいことに、これはススマホのWebブラウザでも動くアプリだ。

NASAとアポロ計画の歴史を画像でたどる（出典：Google）

　このWebアプリは、NASAの設立50周年とアポロ月探査計画の50周年を記念したものだ。Googleのアート紹介プロジェクト「Google Arts ＆ Culture」の一環で開発された。NASAの公開している約12万7000枚もの画像を活用しているのだが、ただ並べただけでは標準的なコンテンツで終わってしまう。