planetLINKarXivプロジェクトサイト世界中に100万以上ある都市や町、村。それぞれがどのような「かたち」をとっているのかを知ることは、人類の文明の歴史を深く理解したり、今後の都市計画を進めるうえで非常に重要です。Learningを用いて解析、分類しようとする試みです。用いるデータはOpenStreetMapのデータで、道路の情報のみを扱っています(建物や土地の利用形態についての情報は無視)。一般的な畳み込みニューラルネットワークを用いたAutoEncoderをまずは学習します。以下は学習したAutoEncoderのインプット(上段)とアウトプット(下段)の例ですが、きれいにインプットが再現されていることがわかります。して学習したAutoEncoderの中間層の出力を、その都市の形状を表す特徴ベクトルとして扱うことで、都市の形状の類似度を距離として算出することができるようになります。下のイメージは、最上段の都市の形状に類似する、他の都市6つを表示したものです。Map)によってクラスタリングすることで、シンプルな形状の村から複雑なメガロポリスまで、順に並べることが可能になりました。して得られた情報を地図上にマッピングしたのが次の図です。日本やアメリカ、ヨーロッパなどの一部に人口の密集した巨大な都市が集中しているのがわかります。大量のデータをもって世界を俯瞰的にみる視点。今後も事例が増えていきそうな領域です。learningvaevideowavenetwebwebglwebsite。