Искусственный интеллект в архитектуре
Искусственный интеллект (ИИ) обещает революционизировать наш сегодняшний мир. Не с чем-то столь драматичным, как разумные роботы, захватившие общество. Вместо этого все дело в компьютерных алгоритмах, выполняющих сложные интерпретирующие задачи эффективно и, осмелимся сказать, разумно.
Одной из областей, где перспективы кажутся особенно яркими, является архитектура. Во многих отношениях ИИ — идеальный инструмент для этой области. Когда дело доходит до проектирования зданий и открытых пространств, всегда есть элемент артистизма, но также необходимо учитывать массу расчетов.
Если вы можете разбить его на числа, компьютеры могут помочь. Геометрия и эффективное использование пространства, количество строительных материалов, характер ветра, несущая масса и даже пешеходное движение — все это области, созревшие для ИИ.
Конечно, компьютеры уже делают некоторые из них в зачаточном виде в рамках дизайнерских программ. Однако обещание ИИ заключается в том, что компьютер сам разберется во всем, чтобы найти решения проблем проектирования, часто с ограниченным вмешательством человека.
На момент написания этой статьи искусственный интеллект в архитектуре продвигался вперед с большим количеством исследований и экспериментов. И, что неудивительно, учитывая сложность и дороговизну многих архитектурных проектов.
Тем не менее, есть некоторые интересные разработки, включая ряд коммерческих продуктов от стартапов и крупных технологических компаний.
Генеративный дизайн
Машинное обучение (ML) сейчас находится в центре внимания ИИ в архитектуре. Машинное обучение не является синонимом ИИ, а скорее является подмножеством более крупной дисциплины.
Идея ML состоит в том, чтобы создать и обучить алгоритм для выполнения задач с постепенными улучшениями после каждой попытки. Это похоже на то, как человек выучивает механическое задание, только машинное обучение может сделать это намного быстрее.
Одной из сред для ML является GAN или генеративно-состязательная сеть, которая представляет собой форму обучения без учителя с использованием двух искусственных нейронных сетей.
Идея здесь в том, что одна сеть, называемая генератором, создает все, что вы просите, например изображения человеческих лиц. Затем вторая нейронная сеть, называемая дискриминатором, решает, соответствуют ли выходные данные генератора реальным изображениям человеческих лиц.
Две нейронные сети участвуют в своего рода соревновании, когда генератор пытается обмануть дискриминатор, а дискриминатор защищается, чтобы не быть обманутым.
Конечная цель в нашем примере заключалась бы в том, чтобы генератор создавал все более и более качественные изображения человеческих лиц, пока они не стали бы неотличимы от настоящих, что в конечном итоге обманывало бы дискриминатор.
Одним из многих, кто экспериментировал с GAN для создания архитектурных проектов, был Станислас Шайю.
Для своей магистерской диссертации в Гарварде Шайю использовал GAN для создания и уточнения дизайна плана этажа. Во время своей работы он обнаружил, что на дизайн влияют не только основные ограничения пространства и функций, но и стиль, используемый для руководства этими планами этажей, созданными GAN.
Похоже, что стиль безвозвратно пронизывает саму суть любого генеративного процесса… для архитектуры не будет агностического ИИ. — сказал Шайю в статье о науке о данных. Наоборот, у каждой модели или алгоритма будет своя изюминка, своя индивидуальность, свое ноу-хау.
Это привлекательная идея, которую вы могли бы иметь, например, несколько моделей, которые отдают предпочтение дизайнерским штрихам современной архитектуры от таких людей, как Фрэнк Гери и Заха Хадид, еще одна под влиянием Баухауза, а еще одна представляет собой некое слияние нескольких стилей.
Шайу стал соучредителем Rayon, совместной компании по разработке программного обеспечения, специализирующейся на дизайне помещений.
GAN — это всего лишь один из вариантов генеративного дизайна, идея которого заключается в том, чтобы постепенно улучшать дизайн, создаваемый компьютером, с течением времени. Это может быть использование неконтролируемой модели обучения, такой как GAN, или более коллективного метода с большим участием человека.
Другой пример генеративного дизайна — Delve, инструмент разработки недвижимости от Google Sidewalk Labs. Delve может создавать сотни дизайнов за считанные минуты.
Каждый дизайн учитывает различные требования, такие как торговые, жилые, парковочные и общественные места. Проекты также имеют подробную модель стоимости, чтобы показать примерную стоимость данного проекта.
Веб-приложения
Самое замечательное в нынешнем состоянии технологий заключается в том, что вам не обязательно нужна локальная вычислительная мощность для выполнения сложной работы. Кроме того, веб-приложения становятся все более и более продвинутыми в интерфейсе, стирая границы между локальным и облачным программным обеспечением.
Есть несколько веб-приложений, которые стремятся произвести революцию в архитектуре. Мы уже видели один пример с Delve, но есть и другие, такие как Finch 3D.
Finch предназначен для использования на ранних стадиях проекта. Функции искусственного интеллекта Finch могут генерировать несколько вариантов в зависимости от потребностей дизайна.
Еще одна интересная компания, работающая над продуктом на основе ИИ, — это Higharc, целью которой является автоматизация проектирования домов путем создания 3D-моделей и планов посредством итеративного процесса.
Несмотря на то, что покупатель или строитель видит простую 3D-модель, за кулисами работают сложные алгоритмы, постоянно определяющие важные детали, которые обычно требуют многочасовой ручной работы, — сказал основатель и генеральный директор Higharc Марк Майнор в интервью The Financial Times. » в 2020 году.
В конце 2020 года Autodesk приобрела стартап Spacemaker, занимающийся архитектурой искусственного интеллекта. Подобно Delve, это облачное программное обеспечение помогает командам анализировать и проектировать объекты недвижимости с помощью инструментов генеративного проектирования.
В сообщении в блоге Autodesk компания заявила, что Spacemaker может анализировать до 100 критериев по городским кварталам: зонирование, виды, дневной свет, шум, ветер, дороги, трафик, тепловые острова, парковка и многое другое.
Шагните во Вселенную
Одна вещь, в которой нуждается любой проект ИИ, будь то локальный или облачный, — это большая компьютерная мощность, и отличным источником для этого является скромная видеокарта.
Платформа для совместной работы и моделирования NVIDIA Omniverse — это масштабируемая эталонная платформа разработки в реальном времени с несколькими графическими процессорами для 3D-моделирования и совместной разработки.
Omniverse может вместить небольшое или большое количество пользователей, а также один или несколько графических процессоров. Omniverse основана на возможностях графических процессоров NVIDIA RTX, а также на программном обеспечении Pixar Universal Scene Description.
Omniverse — это не только архитектурный инструмент. Вместо этого он используется для создания фотореалистичных 3D-проектов и моделирования для всех областей, таких как архитектура, проектирование, анимация или промышленный дизайн.
Архитекторы могут интегрировать Omniverse с такими инструментами, как Autodesk 3ds Max, Rhino и Trimble Sketchup, чтобы преобразовать проект в 3D-моделирование.
Прямо сейчас большая часть работы ИИ с Omniverse требует подачи продукта из рабочего процесса генеративного проектирования в Omniverse. Однако будущее обещает некоторые интересные события.
Исследовательская лаборатория искусственного интеллекта NVIDIA в Торонто, например, создала инструмент под названием GANverse 3D, который берет 2D-изображения и преобразует их в 3D-модели. Легко увидеть, как подобные инструменты искусственного интеллекта могут изменить архитектуру или любую отрасль, где 3D-моделирование является неотъемлемой частью процесса.
Компьютерное зрение
Существует также множество художественных проектов, в которых исследуется применение ИИ в архитектуре, например, Deadalus Pavilion от лондонской компании Ai Build.
Эта небольшая структура была разработана с помощью графических процессоров NVIDIA с использованием компьютерного зрения и глубокого обучения для повышения скорости и точности элементов этой 3D-печатной структуры, созданной промышленным роботом (структура была собрана людьми).
Будущее ИИ и архитектуры
Искусственный интеллект имеет большие перспективы для будущего многих отраслей, и архитектура не является исключением. Хотя это еще только начало, у ИИ есть большой потенциал для улучшения процессов проектирования архитектуры.
Однако, несмотря на все инструменты на основе ИИ, люди по-прежнему должны совершенствовать и утверждать любой из используемых дизайнов. Хотя архитектурные инструменты становятся все более совершенными, в ближайшее время они не заменят архитекторов-людей.
