ニューヨーク大学の博士課程の学生であるクリストファー・ミッチェルは、毎日科学プロジェクトに精力的に取り組んでおり、Minecraftからマンハッタン地域の正確なモデルを収集し、個々の建物のコピーまで収集しています。 島の面積は58.8 km 2で、建物は非常に密集しているため、多くの作業が必要です。 この年、クリストファーは710億ブロックを配置しました。このモデルでは、300プロセッサーコアと200 GBのRAMを備えた大学クラスターの一部を使用する必要がありました。
多くの現代のゲームでは、アクションはクライシス2、クライシス3、スパイダーマン2、グランドセフトオートIV、ゴッドファーザーIIを含むニューヨークのマップで行われます。 それぞれにマップがありますが、それらはすべて欠陥に苦しんでいます：不完全なカバレッジと詳細の欠如、過度のスタイリングと圧縮は、Ars Technicaを書いています 。
大学のデータセンターの強力な計算能力とさまざまなアルゴリズムを使用して、ミッチェルは、他のゲーム開発者が後で使用できる本格的なスケーラブルマップを作成する予定です。 Minecraftのプレイヤーは、実際の都市地図でプレイすることもできます。
科学者は、Google Earthを含むさまざまなソースから情報を取得します。 彼はGoogle Earthプロトコルをリバースエンジニアリングして家のモデルを抽出する必要があり、ミッチェルはサービスを使用するためのライセンスに違反するのではないかと心配しています。
1：1マンハッタンモデリングは、Sparseworldと呼ばれるさらに大きなプロジェクト（！）の一部です。 USGS EROSサービスの測地データ、Google 3D Warehouseの3次元建物モデルを組み合わせてモデルを作成します。 原則として、コンピューティングパワーがあれば、Sparseworld仮想空間はマンハッタンを超えて拡張できます。
SparseworldはTopoMCプロジェクトに基づいており、そのエンジンは実世界のデジタルモデルを1：6スケールで作成し、MitchellはTopoMCを1：1モデリング用に書き直しました。 将来的には、Pythonから別のプラットフォームに切り替え、USGS EROSからツリー情報をインポートしてマップに自動的に配置するアルゴリズムを作成する予定です。