Прежде всего исследователям потребовалось создать метод генерации новых шрифтов. С помощью алгоритма машинного обучения они проанализировали структуру 25 распространенных шрифтов. Теперь система может автоматически создавать разнообразные промежуточные формы шрифтов, похожие, например, одновременно на Helvetica и Times New Roman.

Конечно, не все автоматически созданные шрифты будут удачными — некоторые затрудняют чтение текста, тогда как другие позволяют его ускорить. В экспериментах система измеряла скорость чтения и динамически меняла очертания шрифта. В результате для каждого участника эксперимента система подбирала индивидуальный шрифт, максимально увеличивавший скорость чтения.

Разумеется, отмечают авторы, в зависимости от ситуации оптимальным может оказаться другой шрифт — это зависит от содержания текста, самочувствия пользователя, особенностей экрана и других факторов.