Алгоритмична архитектура: Използване на A.I. за проектиране на сгради

Дизайните се повтарят във времето. Архитектурата, проектирана и построена през 1921 г., няма да изглежда по същия начин като сграда от 1971 г. или от 2021 г. Тенденциите се променят, материалите се развиват и въпроси като устойчивостта придобиват значение, наред с други фактори. Но какво ще стане, ако тази еволюция не е свързана само с типовете сгради, които архитектите проектират, а всъщност е ключова за как те проектират? Това е обещанието на еволюционните алгоритми като инструмент за проектиране.

Докато дизайнерите отдавна са използвали инструменти като Computer Aided Design (CAD), за да помогнат за концептуализиране на проекти, привържениците на генеративния дизайн искат да отидат няколко стъпки по-далеч. Те искат да използват алгоритми, които имитират еволюционните процеси в компютъра, за да помогнат при проектирането на сгради от самото начало. И поне що се отнася до къщите, резултатите са адски интересни.

Генеративен дизайн

Селестино Соду работи с еволюционни алгоритми по-дълго, отколкото повечето работещи днес хора използват компютри. Съвременен италиански архитект и дизайнер, сега в средата на 70-те, Соду се заинтересува от потенциалното въздействие на технологията върху дизайна още в дните на Apple II. Това, което го интересуваше, беше потенциалът за безкрайни рифове по дадена тема. Или както Соду, който също е професор по генеративен дизайн в Политехническия университет в Милано в Италия, каза пред Digital Trends, той хареса идеята за „отваряне на вратата към безкрайни вариации“.

Перспективата за генеративен алгоритмичен дизайн е на пръв поглед сравнително проста. Има определени „правила“, които определят определени обекти, независимо дали са бунгала или барокова катедрала. Генетичен алгоритъм възпроизвежда еволюцията под формата на компютърна програма като начин за оптимизиране на решенията. Чрез дефиниране на това, което Soddu счита за правилата, които определят конкретна част от дизайна, неговите алгоритми могат концептуализирайте как могат да изглеждат обектите, ако бяха живи същества, които са претърпели хилядолетия естествено селекция.

Той започва да проектира „вид“ генеративни италиански средновековни градове през 80-те години. Работата генерира безкрайни 3D модели на средновековни градове, всеки от които е малко по-различен. Оттогава Soddu продължава да експериментира с генеративен дизайн като част от своята практика. „Един от последните ми проекти е предложение за възстановяване на върха на Нотр Дам в Париж“, каза той. Дизайнът (който, за съжаление, няма да бъде използван) изобразява унищоженият от пожар шпил като почти усукана обърната ледена висулка, избутана към небето.

Част от привлекателността на дизайна на Soddu е елементът на случайност, който въвежда алгоритъмът. Но също така отваря интригуващи възможности, които могат да бъдат приложени не само към архитектурата, но и към всеки вид дизайн. Например една дизайнерска агенция може да създаде стотици столове, като всеки един е малко по-различен. Той нарича този вид дизайн „идейни продукти“.

Творчески технолог на работа

Soddu също не е единственият човек, който се интересува от използването на генетични алгоритми, за да си представи сгради. Живеещият в Лисабон, Португалия музикант и креативен технолог Мулинекс наскоро създаде музикален видеоклип, включващ вълнообразен пейзаж от брутални сгради. На пръв поглед изглежда, че това са истински сгради с преобразуващ ефект, позволяващ преминаване към следващата. Всъщност те са измислени от генеративни алгоритми.

Вижте тази публикация в Instagram

Публикация, споделена от Moullinex (@moullinex)

„Генеративна съперническа мрежа – в този случай StyleGAN2-ada – беше обучена с изображения на реални сгради и след това е в състояние да създава нови изображения въз основа на това, което е научил“, каза Moullinex, известен още като Luís Clara Gomes, пред Digital Trends. „Това, което виждате, е интерпретацията на мрежата за това какви са данните. Като аналогия, това би било като да покажете на дете снимки на котки и след това да ги помолите да създадат нова котка въз основа на това, което са научили. Колкото повече котки показвате – [което означава] колкото по-голям е наборът от данни за обучение – толкова по-котешки ще бъдат генерираните изображения.“

От създаването на първоначалния музикален видеоклип, Moullinex продължава да работи по проекта и остава заинтригуван от възможностите.

„Обичам да гледам на GAN като на пещ: Вие извличате и оформяте глината, оставяте партидата да се готви и чакате резултатите“, каза Moullinex. „Какви парчета ще изберете и как ще ги представите отново зависи от вас. Това е упражнение за отказване от известна степен на контрол и оставяне на някои неща на случайността. Като човек, който следи тази област на технологиите от години... намирам за очарователно, че нашият източник на ентропия, хаос и непредсказуемост – всички добри съставки за вдъхновение и творчество – идват от технология.”

Един от големите въпроси с всякакъв вид предполагаемо творчество A.I. е дали отнема от човека дизайнер. Никой никога не би приписал боите или гравитацията като равнопоставен автор на картина като художника, но с ИИ не е толкова лесно. Но Соду не се притеснява.

— Не, напротив — каза Соду. „Креативност, цитирайки [френския математик Анри] Поанкаре, е способността да се тълкува съществуващото чрез предлагане на нова система от отношения между частите. Със сигурност не е само търсенето на нови форми. Моят генеративен проект се ражда … от субективната интерпретация на миналото с помощта на оригинални генетични алгоритми, способни да представят тази субективност. Дигиталната еволюция е невероятен повод субективната идея да бъде представена в нейните многобройни и безкрайни вариации.”

Идвате на улица близо до вас?

Към днешна дата еволюционните алгоритми остават очарователна странична лента за масовия дизайн. По същия начин, по който А.И. етиката беше абстрактна идея, докато внезапно светът се нуждаеше от нея, генеративният дизайн беше интересна област за обсъждане, но с привидно минимално приложение.

Проблемът не е, че генетичните алгоритми създават непрактични проекти. НАСА е използвала сателитни компоненти проектирани от генетични алгоритми на скъпи мисии в реалния свят. Тези компоненти не само бяха ефективни, те работеха по-добре от алтернативи, проектирани от хора - и хората инженери, които ги гледаха, не можеха да разберат защо. Както отбелязва Moullinex, следователно няма причина генетичният алгоритъм да не може да бъде оптимизиран, за да вземе предвид изисквания като функционалност, естетика, цена, устойчивост и етика.

Вместо това проблемът може да е, че генеративните алгоритми са софтуерно решение без придружаващ хардуер. Това може да се промени. Наскоро Digital Trends писа за многогодишен проект, целящ да използва еволюционен AI. да се проектират роботи за изследване на други планети. Идеята? Че настройка на 3D принтер може да бъде пусната на друга планета, за да отпечата най-добрите проекти на роботи, без да са необходими хора.

Сега живеем в свят, в който 3D отпечатан корпус съществува. Тези къщи, които могат да се произвеждат бързо и продават на цена под тази на „обикновените“ къщи, биха могли да доведат до революция в масовото жилище на достъпни цени. И знаете ли какво? Благодарение на генетичните алгоритми, всеки един може да бъде малко (или много) различен.

Препоръки на редакторите

• Аналогов AI? Звучи налудничаво, но това може да е бъдещето
• ИИ за дълбоко обучение помага на археолозите да преведат древни плочи
• Фалшиви новини? ИИ алгоритъмът разкрива политически пристрастия в историите, които четете
• Текстът, генериран от AI, зарежда фалшивите новини. Ето как отвръщаме на удара