デザインは時間の経過とともに繰り返されます。 1921 年に設計および建設された建築は、1971 年や 2021 年の建物と同じには見えません。 トレンドの変化、素材の進化、持続可能性などの問題の重要性が増しています。 しかし、この進化が単に建築家が設計する建物の種類に関するものではなく、実際に、 どうやって 彼らはデザインしますか？ それが、設計ツールとしての進化的アルゴリズムの約束です。
コンテンツ
- ジェネレーティブ デザイン
- 仕事中のクリエイティブテクノロジスト
- 近くの通りに来ますか？
デザイナーは長い間、コンピューター支援デザイン (CAD) などのツールを使用してプロジェクトの概念化を支援してきましたが、ジェネレーティブ デザインの支持者は、さらに数歩進めたいと考えています。 彼らは、コンピューター内の進化のプロセスを模倣するアルゴリズムを使用して、建物をゼロから設計できるようにしたいと考えています。 そして、少なくとも住宅に関しては、非常に興味深い結果が得られました。
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ジェネレーティブ デザイン
セレスティーノ・ソッドゥ は、現在働いているほとんどの人がコンピューターを使用している期間よりも長い間、進化的アルゴリズムを使用してきました。 現在70代半ばの現代イタリアの建築家兼デザイナーであるソッドゥは、Apple IIの時代にこのテクノロジーがデザインに与える潜在的な影響に興味を持ち始めました。 彼が興味を持ったのは、テーマを際限なくリフできる可能性だった。 あるいは、イタリアのミラノ工科大学でジェネレーティブ デザインの教授でもあるソッドゥ氏は、デジタル トレンドに「無限のバリエーションへの扉を開く」というアイデアが気に入ったと語っています。
生成アルゴリズム設計の見通しは、表面的には比較的簡単です。 バンガローであろうとバロック様式の大聖堂であろうと、特定のオブジェクトを定義する特定の「ルール」があります。 遺伝的アルゴリズムは、ソリューションを最適化する方法としてコンピューター プログラムの形で進化を再現します。 Soddu が特定のデザインを定義するルールと考えるものを定義することで、彼のアルゴリズムは次のことが可能になります。 物体が数千年にわたる自然の影響を経た生命体である場合にどのように見えるかを概念化する 選択。
彼は 1980 年代に、生成的なイタリア中世の町の「種」のデザインを開始しました。 この作品は、それぞれがわずかに異なる中世の都市の無限の 3D モデルを生成します。 それ以来、ソドゥは実践の一環としてジェネレーティブ デザインの実験を続けています。 「私の最後のプロジェクトの一つは、パリのノートルダム寺院の頂上の修復に関する提案です」と彼は語った。 このデザイン (残念ながら使用されません) は、火災で破壊された尖塔を、空に向かって突き出たねじれた逆さまのつららのように描いています。
Soddu のデザインの魅力の 1 つは、アルゴリズムによって導入されるランダム性の要素です。 しかし、それは建築だけでなくあらゆる種類のデザインに適用できる興味深い可能性も開きます。 たとえば、デザイン会社は、それぞれがわずかに異なる椅子を何百個も作成することができます。 彼はこのようなデザインを「アイデアプロダクト」と呼んでいます。
仕事中のクリエイティブテクノロジスト
遺伝的アルゴリズムを使用して建物を想像することに興味を持っているのはソドゥ氏だけではありません。 ポルトガル、リスボンを拠点とするミュージシャン兼クリエイティブテクノロジスト モリネックス 最近、ブルータリズムの建物が立ち並ぶ起伏のある風景をフィーチャーしたミュージック ビデオを作成しました。 一見すると、これらはモーフィング効果を備えた本物の建物のように見え、ある建物から次の建物へと移行できます。 実際、それらは生成アルゴリズムによって夢想されています。
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「敵対的生成ネットワーク (この例では StyleGAN2-ada) は、実際の建物の画像を使用してトレーニングされ、 その後、学んだことに基づいて新しい画像を作成できるようになります」と、Moullinex こと Luís Clara Gomes 氏は Digital Trends に語った。 「あなたが見ているのは、データが何であるかをネットワークが解釈したものです。 たとえると、これは子供に猫の写真を見せて、学んだことに基づいて新しい猫を作成するように頼むようなものです。 表示する猫の数が増えるほど、つまりトレーニング データセットが大きくなり、生成される画像はより猫らしくなります。」
最初のミュージック ビデオを作成して以来、Moullinex はプロジェクトに取り組み続けており、その可能性に引き続き興味を持っています。
「私は GAN をオーブンとして見るのが好きです。粘土を調達して成形し、バッチを調理して、結果を待ちます」と Moullinex 氏は言います。 「どの作品を選び、どのように提示するかはまたあなた次第です。 これは、ある程度のコントロールを放棄し、いくつかのことを偶然に任せるという練習です。 このテクノロジー分野を何年も追いかけてきた者として、私たちのソースが次のようなものであることは興味深いと思います。 エントロピー、カオス、予測不能性など、インスピレーションと創造性にとって良い要素はすべて、 テクノロジー。"
あらゆる種類の創造性疑惑に関する大きな疑問の 1 つは、A.I. それは人間のデザイナーの仕事を奪うかどうかだ。 絵の具や重力を芸術家と同等の絵画の作者として認める人は誰もいないでしょうが、AI の場合、それはそれほど単純ではありません。 しかしソッドゥさんは心配していない。
「いいえ、その逆です」とソッドゥは言った。 「創造性、[フランスの数学者アンリ] の言葉を引用」 ポアンカレ、部分間の関係の新しいシステムを提案することによって、存在するものを解釈する能力です。 それは確かに、新しい形式の探求だけではありません。 私の生成プロジェクトは、この主観性を表現できる独自の遺伝的アルゴリズムを使用した、過去の主観的な解釈から生まれます。 デジタルの進化は、主観的なアイデアがその複数の無限のバリエーションで表現される素晴らしい機会です。」
近くの通りに来ますか？
現在に至るまで、進化的アルゴリズムは主流の設計に対する魅力的な脇役であり続けています。 A.I.と同じように。 倫理は抽象的な概念でしたが、突然世界がそれを必要とするようになり、ジェネレーティブ デザインは議論する興味深い分野になりましたが、応用範囲は最小限に見えます。
問題は、遺伝的アルゴリズムが非実用的な設計を生み出すことではありません。 NASAは衛星コンポーネントを利用しています 遺伝的アルゴリズムによって設計された 費用のかかる現実世界のミッションで。 これらのコンポーネントは効果的であるだけでなく、人間が設計した代替品よりもうまく機能しました。しかし、それらを見た人間のエンジニアはその理由を理解できませんでした。 モリネックス氏が指摘するように、機能、美学、コスト、持続可能性、倫理などの要件を考慮して遺伝的アルゴリズムを最適化できない理由はありません。
むしろ問題は、生成アルゴリズムがハードウェアを伴わないソフトウェア ソリューションであったことかもしれません。 それは変わりつつあるかもしれない。 最近、Digital Trends は、進化的な AI の利用を目指す複数年にわたるプロジェクトについて記事にしました。 に 他の惑星を探索するためのロボットを設計する. アイデア？ 3D プリンターのセットアップを別の惑星に打ち上げて、人間を必要とせずに最高のロボットのデザインを印刷できるということです。
私たちは今、次のような世界に住んでいます。 3D プリントされたハウジング 存在します。 これらの住宅は迅速に製造でき、「通常の」住宅よりも安い価格で販売できるため、手頃な価格の集合住宅に革命をもたらす可能性がある。 そして、あなたは何を知っていますか？ 遺伝的アルゴリズムのおかげで、それぞれがわずかに (または非常に) 異なる可能性があります。
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