알고리즘 아키텍처: A.I. 건물을 디자인하다

디자인은 시간이 지남에 따라 반복됩니다. 1921년에 설계되고 건설된 건축물은 1971년이나 2021년의 건물과 똑같이 보이지 않을 것입니다. 트렌드는 변하고 소재는 진화하며 지속 가능성과 같은 문제는 무엇보다도 중요해집니다. 그러나 이러한 진화가 건축가가 설계하는 건물 유형에 관한 것이 아니라 실제로 어떻게 그들이 디자인해요? 이것이 설계 도구로서의 진화 알고리즘의 약속입니다.

디자이너들은 오랫동안 CAD(Computer Aided Design)와 같은 도구를 사용해 프로젝트 개념화에 도움을 주었지만 제너레이티브 디자인 지지자들은 몇 단계 더 나아가기를 원합니다. 그들은 컴퓨터 내부의 진화 과정을 모방하는 알고리즘을 사용하여 건물을 처음부터 설계하는 데 도움을 주기를 원합니다. 그리고 적어도 주택에 관해서는 결과가 매우 흥미로웠습니다.

생성적 디자인

셀레스티노 소두 오늘날 일하는 대부분의 사람들이 컴퓨터를 사용하는 것보다 오랫동안 진화 알고리즘을 사용하여 작업해 왔습니다. 현재 70대 중반인 현대 이탈리아 건축가이자 디자이너인 Soddu는 Apple II 시절부터 기술이 디자인에 미치는 잠재적인 영향에 관심을 갖게 되었습니다. 그에게 관심이 있었던 것은 한 주제를 끝없이 반복할 수 있는 가능성이었습니다. 또는 이탈리아 밀라노 폴리테크닉 대학교(Polytechnic University of Milan)의 제너레이티브 디자인 교수이기도 한 Soddu는 Digital Trends에서 "끝없는 변화의 문을 여는 것"이라는 아이디어를 좋아했다고 말했습니다.

생성 알고리즘 설계의 전망은 표면적으로 비교적 간단합니다. 방갈로나 바로크 성당 등 특정 대상을 정의하는 특정 "규칙"이 있습니다. 유전 알고리즘은 솔루션을 최적화하는 방법으로 컴퓨터 프로그램 형태로 진화를 복제합니다. Soddu가 특정 디자인 부분을 정의하는 규칙으로 간주하는 것을 정의함으로써 그의 알고리즘은 다음을 수행할 수 있습니다. 물체가 수천 년 동안 자연 환경을 겪은 살아있는 존재라면 어떤 모습일지 개념화합니다. 선택.

그는 1980년대 이탈리아 중세 도시의 '종'을 디자인하기 시작했습니다. 이 작품은 각각 조금씩 다른 중세 도시의 무한한 3D 모델을 생성합니다. 그 이후로 Soddu는 작업의 일환으로 계속해서 제너레이티브 디자인을 실험해 왔습니다. “나의 마지막 프로젝트 중 하나는 파리의 노트르담 첨탑 복원을 위한 제안입니다.”라고 그는 말했습니다. 불행하게도 사용되지 않을 디자인은 화재로 파괴된 첨탑을 거의 뒤틀린 역 고드름처럼 묘사하여 하늘을 향해 솟아오르는 모습을 보여줍니다.

Soddu 디자인의 매력 중 하나는 알고리즘이 도입하는 무작위성 요소입니다. 하지만 이는 건축뿐만 아니라 모든 종류의 디자인에 적용할 수 있는 흥미로운 가능성을 열어줍니다. 예를 들어, 디자인 에이전시는 각각 조금씩 다른 수백 개의 의자를 만들 수 있습니다. 그는 이런 디자인을 '아이디어 제품'이라고 부른다.

직장에서 창의적인 기술자

건물을 상상하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 데 관심이 있는 사람은 소두뿐만이 아닙니다. 리스본, 포르투갈 기반 음악가이자 창의적인 기술자 물리넥스 최근 잔혹한 건물의 기복이 심한 풍경을 담은 뮤직 비디오를 만들었습니다. 언뜻 보면 이 건물은 다음 건물로 전환할 수 있는 모핑 효과를 지닌 실제 건물처럼 보입니다. 사실, 그것들은 생성 알고리즘에 의해 꿈꿔온 것입니다.

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“생성적 적대 신경망(이 경우 StyleGAN2-ada)은 실제 건물 이미지와 그런 다음 학습한 내용을 기반으로 새로운 이미지를 만들 수 있습니다.”라고 Luís Clara Gomes라고도 알려진 Moullinex는 Digital Trends에 말했습니다. “당신이 보고 있는 것은 데이터가 무엇인지에 대한 네트워크의 해석입니다. 비유하자면, 이는 어린이에게 고양이 사진을 보여주고 배운 내용을 바탕으로 새로운 고양이를 만들도록 요청하는 것과 같습니다. 더 많은 고양이를 보여줄수록(즉, 훈련 데이터 세트가 클수록) 생성된 이미지는 더 고양이와 비슷해집니다.”

Moullinex는 초기 뮤직 비디오를 제작한 이후 계속해서 프로젝트 작업을 진행해 왔으며 여전히 가능성에 흥미를 갖고 있습니다.

Moullinex는 "나는 GAN을 오븐으로 보는 것을 좋아합니다. 점토를 소싱하고 모양을 만들고, 배치를 요리하고, 결과를 기다립니다."라고 말했습니다. “어떤 작품을 선택하고 어떻게 선보일지는 전적으로 당신에게 달려 있습니다. 이는 어느 정도 통제권을 포기하고 일부 사항을 운에 맡기는 연습입니다. 수년 동안 이 기술 분야를 연구해 온 사람으로서 저는 우리의 원천이 매우 매력적이라고 ​​생각합니다. 엔트로피, 혼돈, 예측 불가능성 — 영감과 창의성을 위한 모든 좋은 요소 — 는 기술."

모든 종류의 창의성 AI에 대한 가장 큰 질문 중 하나는 다음과 같습니다. 그것은 인간 디자이너로부터 빼앗아 가는지 여부입니다. 누구도 페인트나 중력을 예술가와 동등한 그림 작가로 여기지 않을 것입니다. 그러나 AI를 사용하면 그렇게 간단하지 않습니다. 하지만 소두는 걱정하지 않습니다.

“아니요, 그 반대로요.” Soddu가 말했습니다. “창의력, [프랑스 수학자 앙리]를 인용해 푸앵카레, 부분들 간의 새로운 관계 체계를 제안함으로써 존재하는 것을 해석하는 능력이다. 확실히 새로운 형태를 찾는 것만은 아닙니다. 나의 생성 프로젝트는 이러한 주관성을 표현할 수 있는 독창적인 유전 알고리즘을 사용하여 과거에 대한 주관적인 해석으로부터 탄생했습니다. 디지털 진화는 주관적인 아이디어가 다양하고 무한한 변형으로 표현되는 놀라운 기회입니다.”

가까운 거리로 오시나요?

현재까지 진화 알고리즘은 주류 디자인의 매력적인 보조 요소로 남아 있습니다. A.I. 윤리는 갑자기 세상이 그것을 필요로 하기 전까지 추상적인 생각이었습니다. 제너레이티브 디자인은 논의하기에 흥미로운 영역이었지만 겉으로는 최소한의 적용만 있었습니다.

문제는 유전자 알고리즘이 비현실적인 디자인을 만들어낸다는 것이 아닙니다. NASA는 위성 구성 요소를 활용했습니다. 유전자 알고리즘에 의해 설계됨 비용이 많이 드는 실제 임무를 수행합니다. 이러한 구성 요소는 효과적일 뿐만 아니라 인간이 설계한 대안보다 더 잘 작동했습니다. 이를 살펴본 인간 엔지니어는 그 이유를 알 수 없었습니다. Moullinex가 지적했듯이, 기능성, 미학, 비용, 지속 가능성 및 윤리와 같은 요구 사항을 고려하여 유전자 알고리즘을 최적화하지 못할 이유가 없습니다.

대신 문제는 생성 알고리즘이 하드웨어를 동반하지 않는 소프트웨어 솔루션이라는 점일 수 있습니다. 상황이 바뀔 수도 있습니다. 최근 Digital Trends에서는 진화적인 AI를 사용하려는 다년간의 프로젝트에 대해 썼습니다. 에게 다른 행성을 탐험하기 위한 로봇을 디자인하다. 아이디어? 3D 프린터 설정을 다른 행성으로 보내 인간이 필요 없이 최고의 로봇 디자인을 인쇄할 수 있다는 것입니다.

우리는 지금 다음과 같은 세상에 살고 있습니다. 3D 프린팅 하우징 존재합니다. 신속하게 생산되고 '일반' 주택보다 낮은 가격에 판매될 수 있는 이러한 주택은 저렴한 대량 주택의 혁명으로 이어질 수 있습니다. 그리고 그거 알아? 유전자 알고리즘 덕분에 각각은 약간(또는 매우) 다를 수 있습니다.

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