Arhitectura algoritmică: Utilizarea I.A. pentru a proiecta clădiri

Modelele se repetă în timp. Arhitectura proiectată și construită în 1921 nu va arăta la fel ca o clădire din 1971 sau din 2021. Tendințele se schimbă, materialele evoluează și probleme precum sustenabilitatea câștigă importanță, printre alți factori. Dar dacă această evoluție nu se referă doar la tipurile de clădiri proiectate de arhitecți, ci ar fi, de fapt, cheia pentru Cum ei proiectează? Aceasta este promisiunea algoritmilor evolutivi ca instrument de proiectare.

În timp ce designerii au folosit de mult instrumente precum Designul asistat de computer (CAD) pentru a ajuta la conceptualizarea proiectelor, susținătorii designului generativ doresc să facă câțiva pași mai departe. Ei vor să folosească algoritmi care imită procesele evolutive din interiorul unui computer pentru a ajuta la proiectarea clădirilor de la zero. Și, cel puțin când vine vorba de case, rezultatele sunt destul de interesante.

Design generativ

Celestino Soddu a lucrat cu algoritmi evolutivi de mai mult timp decât majoritatea oamenilor care lucrează astăzi folosesc computere. Un arhitect și designer italian contemporan aflat la mijlocul anilor 70, Soddu a devenit interesat de impactul potențial al tehnologiei asupra designului încă din vremea Apple II. Ceea ce l-a interesat era potențialul de a riff la nesfârșit pe o temă. Sau, după cum Soddu, care este și profesor de design generativ la Universitatea Politehnică din Milano, Italia, a declarat pentru Digital Trends, i-a plăcut ideea de a „deschide ușa variațiilor nesfârșite”.

Perspectiva proiectării algoritmice generative este, la suprafață, relativ simplă. Există anumite „reguli” care definesc anumite obiecte, fie ele un bungalou sau o catedrală barocă. Un algoritm genetic reproduce evoluția sub forma unui program de calculator ca o modalitate de a optimiza soluțiile. Prin definirea a ceea ce Soddu consideră a fi regulile care definesc o anumită piesă de design, algoritmii săi pot conceptualizează cum ar putea arăta obiectele dacă ar fi entități vii care au suferit milenii de natură selecţie.

A început să proiecteze o „specie” de orașe medievale italiene generative în anii 1980. Lucrarea generează modele 3D infinite ale orașelor medievale, fiecare ușor diferită. De atunci, Soddu a continuat să experimenteze designul generativ ca parte a practicii sale. „Unul dintre ultimele mele proiecte este o propunere pentru recuperarea culmii Notre Dame din Paris”, a spus el. Designul (care, din păcate, nu va fi folosit) înfățișează turla distrusă de foc ca aproape un țurțuri răsucite răsucite, împinse spre cer.

O parte a atractivității designurilor lui Soddu este elementul de aleatorie pe care îl introduce algoritmul. Dar deschide și posibilități interesante care ar putea fi aplicate nu doar arhitecturii, ci și oricărui tip de design. De exemplu, o agenție de design ar putea crea sute de scaune, fiecare fiind ușor diferit. El se referă la acest tip de design ca „produse-idee”.

Tehnolog creativ la locul de muncă

Nici Soddu nu este singura persoană interesată să folosească algoritmi genetici pentru a-și imagina clădirile. Muzicianul și tehnologul creativ din Lisabona, Portugalia Moullinex a creat recent un videoclip muzical care prezintă un peisaj ondulat de clădiri brutaliste. La prima vedere, acestea par a fi clădiri reale, cu un efect de transformare care permite uneia să treacă la alta. De fapt, ele sunt visate de algoritmi generativi.

Vezi această postare pe Instagram

O postare distribuită de Moullinex (@moullinex)

„O rețea adversară generativă – în acest caz, StyleGAN2-ada – a fost instruită cu imagini ale clădirilor reale și este apoi capabil să creeze imagini noi pe baza a ceea ce a învățat”, a declarat Moullinex, alias Luís Clara Gomes, pentru Digital Trends. „Ceea ce vedeți este interpretarea rețelei a ceea ce sunt datele. Ca o analogie, ar fi ca și cum ai arăta unui copil imagini cu pisici și apoi i-ai cere să creeze o nouă pisică pe baza a ceea ce au învățat. Cu cât arătați mai multe pisici – [adică] cu atât setul de date de antrenament este mai mare – cu atât imaginile generate vor fi mai asemănătoare pisicilor.”

De la crearea videoclipului inițial, Moullinex a continuat să lucreze la proiect și rămâne intrigat de posibilități.

„Îmi place să privesc GAN-urile ca pe un cuptor: aprovizionați și modelați argila, lăsați lotul să se gătească și așteptați rezultatele”, a spus Moullinex. „Ce piese alegi și cum le prezinți depinde din nou de tine. Este un exercițiu de a renunța la un anumit grad de control și de a lăsa unele lucruri la voia întâmplării. Ca cineva care urmărește această zonă a tehnologiei de ani de zile... Mi se pare fascinant că sursa noastră Din care provin entropia, haosul și imprevizibilitatea - toate ingredientele bune pentru inspirație și creativitate tehnologie."

Una dintre marile întrebări cu orice fel de presupusă creativitate A.I. este dacă ia de la designerul uman. Nimeni nu ar merita vreodată picturile sau gravitația drept un autor egal al unui tablou ca artistul, dar cu A.I., nu este chiar atât de simplu. Dar Soddu nu este îngrijorat.

— Nu, dimpotrivă, spuse Soddu. „Creativitate, citând [matematicianul francez Henri] Poincaré, este capacitatea de a interpreta ceea ce există prin propunerea unui nou sistem de relații între părți. Cu siguranță nu este vorba doar de căutarea de noi forme. Proiectul meu generativ se naște... din interpretarea subiectivă a trecutului folosind algoritmi genetici originali capabili să reprezinte această subiectivitate. Evoluția digitală este o ocazie incredibilă pentru ca ideea subiectivă să fie reprezentată în variațiile sale multiple și infinite.”

Vii pe o stradă lângă tine?

Până în prezent, algoritmii evolutivi au rămas o bară laterală fascinantă pentru designul mainstream. În același mod în care A.I. etica a fost o idee abstractă până când, deodată, lumea a avut nevoie de ea, designul generativ a fost un domeniu interesant de discutat, dar cu aplicație aparent minimă.

Problema nu este că algoritmii genetici produc modele nepractice. NASA a folosit componente de satelit concepute de algoritmi genetici în misiuni costisitoare, din lumea reală. Nu numai că aceste componente au fost eficiente, ci au funcționat mai bine decât alternativele concepute de oameni – iar inginerii umani care le-au analizat nu și-au dat seama de ce. După cum subliniază Moullinex, nu există, prin urmare, niciun motiv pentru care un algoritm genetic nu ar putea fi optimizat pentru a ține cont de cerințe precum funcționalitatea, estetica, costul, sustenabilitatea și etica.

În schimb, problema poate fi că algoritmii generativi erau o soluție software fără hardware însoțitor. Asta se poate schimba. Recent, Digital Trends a scris despre un proiect multianual care urmărește să folosească I.A. evolutivă. la proiectează roboți pentru explorarea altor planete. Ideea? Că o configurație de imprimantă 3D ar putea fi lansată pe o altă planetă pentru a imprima cele mai bune modele de roboți, fără a fi nevoie de oameni.

Acum trăim într-o lume în care Carcasă imprimată 3D există. Aceste case, care pot fi fabricate rapid și vândute la un preț mai mic decât al caselor „obișnuite”, ar putea duce la o revoluție a locuințelor de masă accesibile. Și știi ce? Datorită algoritmilor genetici, fiecare ar putea fi ușor (sau foarte) diferit.

Recomandările editorilor

• I.A. analogic? Sună nebunesc, dar ar putea fi viitorul
• Învățare profundă A.I. îi ajută pe arheologi să traducă tăblițele antice
• Știri false? A.I. algoritmul dezvăluie părtinire politică în poveștile pe care le citiți
• Textul generat de I.A. supraalimentează știrile false. Așa ripostăm