एल्गोरिथम आर्किटेक्चर: ए.आई. का उपयोग करना इमारतें डिज़ाइन करने के लिए

समय के साथ डिज़ाइन दोहराए जाते हैं। 1921 में डिजाइन और निर्मित वास्तुकला 1971 या 2021 की इमारत के समान नहीं दिखेगी। रुझान बदलते हैं, सामग्री विकसित होती है, और अन्य कारकों के बीच स्थिरता जैसे मुद्दे महत्व प्राप्त करते हैं। लेकिन क्या होगा अगर यह विकास केवल इमारतों के वास्तुकारों द्वारा डिज़ाइन किए गए प्रकारों के बारे में नहीं था, बल्कि वास्तव में, इसकी कुंजी थी कैसे वे डिज़ाइन करते हैं? यह एक डिज़ाइन टूल के रूप में विकासवादी एल्गोरिदम का वादा है।

जबकि डिज़ाइनर लंबे समय से परियोजनाओं की संकल्पना में मदद के लिए कंप्यूटर एडेड डिज़ाइन (सीएडी) जैसे टूल का उपयोग करते रहे हैं, जेनरेटिव डिज़ाइन के समर्थक कई कदम आगे जाना चाहते हैं। वे ऐसे एल्गोरिदम का उपयोग करना चाहते हैं जो इमारतों को ज़मीन से ऊपर तक डिज़ाइन करने में मदद करने के लिए कंप्यूटर के अंदर विकासवादी प्रक्रियाओं की नकल करते हैं। और, कम से कम जब घरों की बात आती है, तो परिणाम बहुत दिलचस्प होते हैं।

जनरेटिव डिज़ाइन

सेलेस्टिनो सोड्डू आज काम करने वाले अधिकांश लोग कंप्यूटर का उपयोग करने की तुलना में अधिक समय से विकासवादी एल्गोरिदम के साथ काम कर रहे हैं। 70 के दशक के मध्य में एक समकालीन इतालवी वास्तुकार और डिजाइनर, सोड्डू को Apple II के दिनों में डिजाइन पर प्रौद्योगिकी के संभावित प्रभाव में दिलचस्पी हो गई थी। जिस चीज़ में उनकी दिलचस्पी थी वह थी किसी विषय पर अंतहीन बहस करने की क्षमता। या जैसा कि सोड्डू, जो इटली में मिलान के पॉलिटेक्निक विश्वविद्यालय में जेनरेटिव डिज़ाइन के प्रोफेसर भी हैं, ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया, उन्हें "अनंत विविधता के द्वार खोलने" का विचार पसंद आया।

जेनेरिक एल्गोरिथम डिज़ाइन की संभावना, सतह पर, अपेक्षाकृत सीधी है। कुछ निश्चित "नियम" हैं जो विशेष वस्तुओं को परिभाषित करते हैं, चाहे वे बंगला हों या बारोक कैथेड्रल। एक आनुवंशिक एल्गोरिदम समाधानों को अनुकूलित करने के तरीके के रूप में एक कंप्यूटर प्रोग्राम के रूप में विकास को दोहराता है। सोड्डू जिन नियमों को डिज़ाइन के एक विशेष टुकड़े को परिभाषित करता है, उसे परिभाषित करके, उसके एल्गोरिदम ऐसा कर सकते हैं कल्पना करें कि वस्तुएं कैसी दिख सकती हैं यदि वे जीवित संस्थाएं हों जो सहस्राब्दियों से प्राकृतिक अवस्था में हों चयन.

उन्होंने 1980 के दशक में उत्पादक इतालवी मध्ययुगीन शहरों की "प्रजाति" को डिजाइन करना शुरू किया। यह कार्य मध्यकालीन शहरों के अनंत 3डी मॉडल तैयार करता है, जिनमें से प्रत्येक थोड़ा अलग है। तब से, सोड्डू ने अपने अभ्यास के हिस्से के रूप में जेनेरिक डिज़ाइन के साथ प्रयोग करना जारी रखा है। उन्होंने कहा, "मेरी आखिरी परियोजनाओं में से एक पेरिस में नोट्रे डेम शिखर की बहाली का प्रस्ताव है।" डिज़ाइन (जो, दुर्भाग्य से, उपयोग नहीं किया जाएगा) आग से नष्ट हुए शिखर को लगभग एक मुड़े हुए उल्टे हिमलंब के रूप में दर्शाता है, जो आकाश की ओर झुका हुआ है।

सोड्डू के डिज़ाइनों की अपील का एक हिस्सा यादृच्छिकता का तत्व है जो एल्गोरिदम पेश करता है। लेकिन यह दिलचस्प संभावनाओं को भी खोलता है जिसे न केवल वास्तुकला पर, बल्कि किसी भी प्रकार के डिजाइन पर लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक डिज़ाइन एजेंसी सैकड़ों कुर्सियाँ बना सकती है, जिनमें से प्रत्येक थोड़ी भिन्न होगी। वह इस प्रकार के डिज़ाइन को "विचार-उत्पाद" कहते हैं।

काम पर क्रिएटिव टेक्नोलॉजिस्ट

इमारतों की कल्पना करने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग करने में रुचि रखने वाले सोड्डू एकमात्र व्यक्ति नहीं हैं। लिस्बन, पुर्तगाल स्थित संगीतकार और रचनात्मक प्रौद्योगिकीविद् Moullinex हाल ही में एक संगीत वीडियो बनाया है जिसमें क्रूर इमारतों के लहरदार परिदृश्य को दिखाया गया है। पहली नज़र में, ये वास्तविक इमारतें प्रतीत होती हैं जिनमें एक रूपात्मक प्रभाव होता है जो एक को दूसरे में बदलने की अनुमति देता है। वास्तव में, उन्हें जेनरेटिव एल्गोरिदम द्वारा सपना देखा गया है।

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"एक जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क - इस उदाहरण में, StyleGAN2-ada - को वास्तविक इमारतों की छवियों के साथ प्रशिक्षित किया गया था और फिर जो सीखा गया है उसके आधार पर नई छवियां बनाने में सक्षम है,'' मौलिनेक्स उर्फ ​​लुइस क्लारा गोम्स ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “आप जो देख रहे हैं वह नेटवर्क की व्याख्या है कि डेटा क्या है। सादृश्य के रूप में, यह एक बच्चे को बिल्लियों की तस्वीरें दिखाने और फिर उन्होंने जो सीखा है उसके आधार पर एक नई बिल्ली बनाने के लिए कहने जैसा होगा। आप जितनी अधिक बिल्लियाँ दिखाएँगे - [अर्थ] प्रशिक्षण डेटासेट जितना बड़ा होगा - उत्पन्न छवियां उतनी ही अधिक बिल्ली जैसी होंगी।''

प्रारंभिक संगीत वीडियो बनाने के बाद से, मौलिनेक्स ने परियोजना पर काम करना जारी रखा है, और संभावनाओं से चिंतित है।

"मैं जीएएन को एक ओवन के रूप में देखना पसंद करता हूं: आप मिट्टी प्राप्त करते हैं और उसे आकार देते हैं, बैच को पकने देते हैं, और परिणामों की प्रतीक्षा करते हैं," मौलिनेक्स ने कहा। “आप कौन से टुकड़े चुनते हैं और उन्हें कैसे प्रस्तुत करते हैं, यह फिर से आप पर निर्भर है। यह कुछ हद तक नियंत्रण छोड़ने और कुछ चीजों को संयोग पर छोड़ने की एक कवायद है। एक ऐसे व्यक्ति के रूप में जो वर्षों से प्रौद्योगिकी के इस क्षेत्र का अनुसरण कर रहा है... मुझे यह आकर्षक लगता है कि हमारा स्रोत एन्ट्रापी, अराजकता और अप्रत्याशितता - प्रेरणा और रचनात्मकता के लिए सभी अच्छे तत्व - से आ रहे हैं तकनीकी।"

किसी भी प्रकार की कथित रचनात्मकता के साथ एक बड़ा प्रश्न ए.आई. क्या यह मानव डिजाइनर से दूर ले जाता है। कोई भी कभी भी पेंट या ग्रेविटी को कलाकार के समान लेखक के रूप में श्रेय नहीं देगा, लेकिन ए.आई. के साथ, यह इतना सीधा नहीं है। लेकिन सोड्डू चिंतित नहीं है।

"नहीं, इसके विपरीत," सोड्डू ने कहा। "रचनात्मकता, उद्धरण [फ्रांसीसी गणितज्ञ हेनरी] पोंकारे, भागों के बीच संबंधों की एक नई प्रणाली का प्रस्ताव करके जो मौजूद है उसकी व्याख्या करने की क्षमता है। यह निश्चित रूप से केवल नए रूपों की खोज नहीं है। मेरा जेनेरिक प्रोजेक्ट इस व्यक्तिपरकता का प्रतिनिधित्व करने में सक्षम मूल आनुवंशिक एल्गोरिदम का उपयोग करके अतीत की व्यक्तिपरक व्याख्या से पैदा हुआ है। डिजिटल विकास व्यक्तिपरक विचार को उसके कई और अनंत रूपों में प्रस्तुत करने का एक अविश्वसनीय अवसर है।

आपके निकट किसी सड़क पर आ रहे हैं?

आज तक, विकासवादी एल्गोरिदम मुख्यधारा के डिजाइन के लिए एक आकर्षक साइडबार बने हुए हैं। उसी तरह जैसे ए.आई. नैतिकता तब तक एक अमूर्त विचार थी जब तक, अचानक, दुनिया को इसकी आवश्यकता नहीं पड़ी, जेनेरिक डिज़ाइन चर्चा के लिए एक दिलचस्प क्षेत्र रहा है, लेकिन प्रतीत होता है कि न्यूनतम आवेदन के साथ।

समस्या यह नहीं है कि आनुवंशिक एल्गोरिदम अव्यावहारिक डिज़ाइन तैयार करते हैं। नासा ने उपग्रह घटकों का उपयोग किया है आनुवंशिक एल्गोरिदम द्वारा डिज़ाइन किया गया महंगे, वास्तविक दुनिया के मिशनों पर। न केवल ये घटक प्रभावी थे, बल्कि उन्होंने मनुष्यों द्वारा डिज़ाइन किए गए विकल्पों की तुलना में बेहतर काम किया - और जिन मानव इंजीनियरों ने उन्हें देखा, वे यह पता नहीं लगा सके कि ऐसा क्यों है। जैसा कि मौलिनेक्स बताते हैं, इसलिए कोई कारण नहीं है कि आनुवंशिक एल्गोरिदम को कार्यक्षमता, सौंदर्यशास्त्र, लागत, स्थिरता और नैतिकता जैसी आवश्यकताओं को ध्यान में रखने के लिए अनुकूलित नहीं किया जा सकता है।

इसके बजाय, समस्या यह हो सकती है कि जेनेरेटिव एल्गोरिदम बिना हार्डवेयर के एक सॉफ्टवेयर समाधान था। वह बदल सकता है. हाल ही में, डिजिटल ट्रेंड्स ने विकासवादी ए.आई. का उपयोग करने की मांग करने वाली एक बहुवर्षीय परियोजना के बारे में लिखा। को अन्य ग्रहों की खोज के लिए रोबोट डिज़ाइन करें. विचार? सर्वोत्तम रोबोट डिज़ाइन मुद्रित करने के लिए एक 3डी प्रिंटर सेटअप को दूसरे ग्रह पर लॉन्च किया जा सकता है, इसके लिए किसी मनुष्य की आवश्यकता नहीं है।

अब हम एक ऐसी दुनिया में रह रहे हैं जिसमें 3डी-मुद्रित आवास मौजूद। ये घर, जिन्हें तेजी से निर्मित किया जा सकता है और "नियमित" घरों से कम कीमत पर बेचा जा सकता है, संभावित रूप से किफायती सामूहिक आवास में क्रांति ला सकते हैं। और क्या आपको पता है? आनुवंशिक एल्गोरिदम के लिए धन्यवाद, प्रत्येक थोड़ा (या बहुत) भिन्न हो सकता है।

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