A tervek idővel ismétlődnek. Az 1921-ben tervezett és épített építészet nem fog úgy kinézni, mint egy 1971-es vagy 2021-es épület. A trendek változnak, az anyagok fejlődnek, és az olyan kérdések, mint a fenntarthatóság egyre fontosabbá válnak többek között. De mi van, ha ez az evolúció nem csak az építészek által tervezett épülettípusokról szól, hanem valójában kulcsfontosságú volt hogyan terveznek? Ez az evolúciós algoritmusok, mint tervezési eszközök ígérete.
Tartalom
- Generatív tervezés
- Kreatív technológus munka közben
- Egy közeli utcába jön?
Míg a tervezők már régóta használnak olyan eszközöket, mint a számítógéppel segített tervezés (CAD) a projektek konceptualizálásához, a generatív tervezés hívei több lépéssel tovább akarnak menni. Olyan algoritmusokat szeretnének használni, amelyek a számítógépen belüli evolúciós folyamatokat utánozzák az épületek tervezésében az alapoktól. És legalábbis ami a házakat illeti, az eredmények baromi érdekesek.
Ajánlott videók
Generatív tervezés
Celestino Soddu
régebb óta dolgozik evolúciós algoritmusokkal, mint a legtöbb ma dolgozó ember számítógépet használ. A hetvenes évei közepén járó kortárs olasz építész és tervező Soddu már az Apple II idejében érdeklődött a technológia lehetséges hatásai iránt a tervezésre. Ami érdekelte, az a lehetőség, hogy végtelenül riffeljen egy témát. Vagy ahogy Soddu, aki a generatív tervezés professzora is a Milánói Politechnikai Egyetemen Olaszországban, a Digital Trendsnek elmondta, tetszett neki az ötlet, hogy „megnyitja az ajtót a végtelen változatosság előtt”.
A generatív algoritmikus tervezés kilátása a felszínen viszonylag egyszerű. Vannak bizonyos „szabályok”, amelyek meghatározott objektumokat határoznak meg, legyen az bungaló vagy barokk katedrális. Egy genetikai algoritmus egy számítógépes program formájában replikálja az evolúciót a megoldások optimalizálásának módjaként. Ha meghatározza, hogy Soddu mit tekint azoknak a szabályoknak, amelyek meghatároznak egy adott tervezési darabot, az algoritmusai Képzeld el, hogyan nézhetnének ki a tárgyak, ha élőlények lennének, amelyek évezredek óta éltek természetben kiválasztás.
Az 1980-as években kezdett el tervezni a generatív olasz középkori városok „fajait”. A munka végtelen 3D-s modelleket generál középkori városokról, amelyek mindegyike kissé eltérő. Azóta Soddu gyakorlata részeként folytatja a generatív tervezéssel való kísérletezést. „Az egyik utolsó projektem a párizsi Notre Dame csúcsának helyreállítására irányuló javaslat” – mondta. A terv (sajnos nem kerül felhasználásra) a tűz által elpusztított tornyot szinte megcsavarodott fordított jégcsapként ábrázolja, amely az ég felé löki.
Soddu tervei vonzerejének része az algoritmus által bevezetett véletlenszerűség. De érdekes lehetőségeket is nyit, amelyek nemcsak az építészetre, hanem bármilyen formatervezésre is alkalmazhatók. Például egy tervezőiroda több száz széket készíthet, mindegyik kissé eltérő. Ezt a fajta tervezést „ötletterméknek” nevezi.
Kreatív technológus munka közben
Soddu sem az egyetlen személy, akit érdekel a genetikai algoritmusok használata az épületek elképzeléséhez. A lisszaboni portugáliai zenész és kreatív technológus Moullinex nemrég készített egy zenei videót, amelyen brutalista épületek hullámzó tája látható. Első pillantásra úgy tűnik, hogy ezek valódi épületek, amelyek olyan morfológiai hatást fejtenek ki, amely lehetővé teszi az átmenetet a másikba. Valójában generatív algoritmusok álmodják meg őket.
Tekintse meg ezt a bejegyzést az Instagramon
A Moullinex (@moullinex) által megosztott bejegyzés
„Egy generatív ellenséges hálózat – jelen esetben a StyleGAN2-ada – valós épületek képeivel lett kiképezve. ezután képes új képeket létrehozni a tanultak alapján” – mondta Moullinex, más néven Luís Clara Gomes a Digital Trendsnek. „Amit látsz, az a hálózat értelmezése az adatokról. Hasonlatként ez olyan, mintha egy gyereknek macskákról készült képeket mutatnánk, majd megkérnénk őket, hogy a tanultak alapján hozzanak létre egy új macskát. Minél több macskát jelenít meg – [értsd], minél nagyobb a képzési adatkészlet –, annál macskaszerűbbek lesznek a generált képek.”
A kezdeti videoklip elkészítése óta a Moullinex továbbra is dolgozik a projekten, és továbbra is érdeklődik a lehetőségek iránt.
„Szeretem úgy tekinteni a GAN-okra, mint egy sütőre: Ön szerzi be és formálja meg az agyagot, hagyja főni a tételt, és várja az eredményt” – mondta Moullinex. „Az, hogy milyen darabokat választasz, és hogyan mutatod be, megint csak rajtad múlik. Ez egy gyakorlat, amelynek során fel kell adni bizonyos fokú irányítást, és bizonyos dolgokat a véletlenre bízni. Mint valaki, aki évek óta követi ezt a technológiai területet… lenyűgözőnek találom, hogy a mi forrásunk az entrópia, a káosz és a kiszámíthatatlanság – az inspiráció és a kreativitás minden jó összetevője – innen származik technológia."
Bármilyen állítólagos kreativitással kapcsolatos egyik nagy kérdés A.I. az, hogy elvesz-e az emberi tervezőtől. A festményeket vagy a gravitációt soha senki nem tekintené a festmény egyenrangú szerzőjének, mint a művész, de az A.I.-vel ez nem olyan egyértelmű. De Soddu nem aggódik.
– Nem, éppen ellenkezőleg – mondta Soddu. „Kreativitás, idézve [Henri francia matematikus] Poincaré, a létezők értelmezésének képessége a részek közötti új kapcsolatrendszer javaslatával. Ez természetesen nem csak az új formák keresése. Generatív projektem… a múlt szubjektív értelmezéséből született, eredeti genetikai algoritmusok segítségével, amelyek képesek ezt a szubjektivitást reprezentálni. A digitális evolúció hihetetlen alkalom arra, hogy a szubjektív gondolatot a maga sokrétű és végtelen változatában képviselje.”
Egy közeli utcába jön?
A mai napig az evolúciós algoritmusok a mainstream tervezés lenyűgöző oldalsávjai maradtak. Ugyanúgy, mint A.I. Az etika elvont ötlet volt, mígnem a világnak hirtelen szüksége nem volt rá, a generatív tervezés érdekes terület volt a megvitatásra, de látszólag minimális alkalmazással.
A probléma nem az, hogy a genetikai algoritmusok nem praktikus terveket hoznak létre. A NASA műholdkomponenseket használt genetikai algoritmusok tervezték drága, valós küldetéseken. Ezek az összetevők nemcsak hatékonyak voltak, hanem jobban is működtek, mint az emberek által tervezett alternatívák – és az őket vizsgáló humánmérnökök nem tudták rájönni, miért. Amint a Moullinex rámutat, ezért nincs ok arra, hogy egy genetikai algoritmust miért ne lehetne úgy optimalizálni, hogy figyelembe vegye az olyan követelményeket, mint a funkcionalitás, az esztétika, a költségek, a fenntarthatóság és az etika.
Ehelyett az lehet a probléma, hogy a generatív algoritmusok szoftveres megoldások voltak, kísérő hardver nélkül. Ez változhat. Nemrég a Digital Trends egy többéves projektről írt, amely az evolúciós A.I. nak nek tervezzen robotokat más bolygók felfedezéséhez. Az ötlet? Hogy egy 3D-s nyomtatót ki lehessen indítani egy másik bolygóra, hogy kinyomtassák a legjobb robotterveket, nincs szükség emberre.
Most egy olyan világban élünk, amelyben 3D nyomtatott ház létezik. Ezek a gyorsan legyártható és a „szokásos” házaknál alacsonyabb áron értékesíthető házak elképzelhető, hogy a megfizethető tömeglakás forradalmához vezethetnek. És tudod mit? A genetikai algoritmusoknak köszönhetően mindegyik kissé (vagy nagyon) eltérő lehet.
Szerkesztői ajánlások
- Analóg A.I.? Őrülten hangzik, de lehet, hogy ez a jövő
- Mélytanulási A.I. segít a régészeknek lefordítani az ősi táblákat
- Álhírek? A.I. algoritmus politikai elfogultságot tár fel az olvasott történetekben
- Az A.I. által generált szöveg álhíreket tölt fel. Így küzdünk vissza
