Un devoto de Minecraft crea una forma de llevar la calle de tu casa y cualquier rincón del mundo al juego completamente gratis

Si has jugado a Minecraft, lo más probable es que hayas intentado recrear alguna localización real. Gracias a las posibilidades que ofrece el título de Microsoft, quién recientemente presentó una inteligencia artificial capaz de disfrutar de la experiencia de Mojang, muchos usuarios han construido en Minecraft no solo edificios, catedrales o construcciones icónicas, sino también aspectos tan ambiciosos como su barrio, su calle o su ciudad. Y, gracias a la labor de unos investigadores especializados en este título, esa tarea está a punto de convertirse en cosa del pasado.

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Como indica el portal PC Gamer en una reciente publicación, un fan de Minecraft encontró la forma de voxelizar (el proceso de segmentación por porciones de las imágenes, dividendo estas a su vez en píxeles) el mundo real para, en resumidas cuentas, convertir los mosaicos en 3D de Google en mapas de Minecraft. De hecho, la cadena de herramientas descompone dichos mosaicos en vóxeles y, tras esto, asigna colores, texturas y los exporta teniendo en cuenta aspectos como el terreno.

Cuenta con un algoritmo de aprendizaje automático

Según señala la noticia original, el algoritmo asigna propiedad de un color y material determinado basándose en los datos de fotogrametría, haciendo así el mundo más reconocible. Además, gracias al algoritmo de aprendizaje automático, es capaz de mapear los vóxeles a bloques de Minecraft preservando tanto el contexto ambiental como la funcionalidad. Por ello, reconoce aspectos como la elevación y la extensión para diferenciar ríos de océanos, lagos o estanques.

En cuánto a su aplicación, los investigadores detrás de este proyecto confían en su uso potencial en lecciones dinámicas en campos como la geografía, las ciencias ambientales o la planificación urbana. Además, también creen que los jugadores podrán disfrutar jugando con ubicaciones del mundo real que ya conozcan en Minecraft. Por el momento no se conocen más detalles, pero Ryan Hardesty Lewis (estudiante de posgrado en Cornell Tech) compartirá más detalles en la conferencia SIGGRAPH que se celebrará próximamente.

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