Алгоритмическая архитектура: использование искусственного интеллекта для проектирования зданий

Дизайн меняется со временем. Архитектура, спроектированная и построенная в 1921 году, не будет выглядеть так же, как здание 1971 года или 2021 года. Тенденции меняются, материалы развиваются, и такие вопросы, как экологичность, среди других факторов, приобретают все большее значение. Но что, если эта эволюция касалась не только типов зданий, проектируемых архитекторами, но, по сути, была ключом к как они проектируют? Это перспектива эволюционных алгоритмов как инструмента проектирования.

Хотя дизайнеры уже давно используют такие инструменты, как компьютерное проектирование (САПР), для концептуализации проектов, сторонники генеративного проектирования хотят пойти на несколько шагов дальше. Они хотят использовать алгоритмы, имитирующие эволюционные процессы внутри компьютера, чтобы помочь проектировать здания с нуля. И, по крайней мере, когда дело касается домов, результаты чертовски интересны.

Генеративный дизайн

Селестино Содду работал с эволюционными алгоритмами дольше, чем большинство людей, работающих сегодня, используют компьютеры. Современный итальянский архитектор и дизайнер, которому сейчас за 70, Содду заинтересовался потенциальным влиянием технологии на дизайн еще во времена Apple II. Что его интересовало, так это возможность бесконечного обдумывания темы. Или, как рассказал Digital Trends Содду, который также является профессором генеративного дизайна в Миланском политехническом университете в Италии, ему понравилась идея «открыть дверь бесконечным вариациям».

Перспектива генеративного алгоритмического проектирования на первый взгляд относительно проста. Существуют определенные «правила», определяющие конкретные объекты, будь то бунгало или собор в стиле барокко. Генетический алгоритм воспроизводит эволюцию в форме компьютерной программы как способ оптимизации решений. Определив то, что Содду считает правилами, определяющими конкретную часть дизайна, его алгоритмы могут концептуализировать, как могли бы выглядеть объекты, если бы они были живыми существами, претерпевшими тысячелетия естественных выбор.

Он начал проектировать «разновидность» генеративных итальянских средневековых городов в 1980-х годах. В результате работы создаются бесконечные 3D-модели средневековых городов, каждая из которых немного отличается. С тех пор Содду продолжает экспериментировать с генеративным дизайном в рамках своей практики. «Один из моих последних проектов — это предложение по восстановлению вершины Нотр-Дама в Париже», — сказал он. На эскизе (который, к сожалению, не будет использован) уничтоженный пожаром шпиль изображен почти как искривленная перевернутая сосулька, устремленная ввысь.

Частично привлекательность проектов Содду заключается в элементе случайности, который привносит алгоритм. Но это также открывает интригующие возможности, которые можно применить не только к архитектуре, но и к любому виду дизайна. Например, дизайнерское агентство может создать сотни стульев, каждый из которых будет немного отличаться. Он называет этот вид дизайна «продуктами-идеями».

Креативный технолог за работой

Содду — не единственный человек, заинтересованный в использовании генетических алгоритмов для моделирования зданий. Музыкант и креативный технолог из Лиссабона, Португалия. Мулинекс недавно создал музыкальное видео, показывающее холмистый пейзаж брутальных зданий. На первый взгляд это настоящие здания с эффектом морфинга, позволяющим переходить из одного здания в другое. На самом деле они придуманы генеративными алгоритмами.

Посмотреть этот пост в Instagram

Сообщение опубликовано Moullinex (@moullinex)

«Генеративно-состязательная сеть — в данном случае StyleGAN2-ada — была обучена на изображениях реальных зданий и затем сможет создавать новые изображения на основе полученных знаний», — рассказал Digital Trends Мулинекс, он же Луис Клара Гомес. «То, что вы видите, — это интерпретация сетью данных. Если провести аналогию, это все равно, что показать ребенку картинки кошек, а затем попросить его создать нового кота на основе того, что он узнал. Чем больше кошек вы покажете — [то есть] чем больше набор обучающих данных — тем более кошачьими будут сгенерированные изображения».

С момента создания первого музыкального видео Мулинекс продолжал работать над проектом и по-прежнему заинтригован его возможностями.

«Мне нравится смотреть на GAN как на печь: вы берете и формируете глину, позволяете партии готовиться и ждете результатов», — сказал Мулинекс. «Какие произведения вы выберете и как их преподнесете, снова зависит от вас. Это упражнение по отказу от некоторой степени контроля и оставлению некоторых вещей на волю случая. Как человек, который много лет следит за этой областью технологий... я нахожу удивительным тот факт, что наш источник энтропия, хаос и непредсказуемость — все хорошие ингредиенты для вдохновения и творчества — исходят из технологии."

Один из больших вопросов к какому-либо предполагаемому творчеству А.И. заключается в том, отнимает ли это у человека-дизайнера. Никто никогда не считал бы краски или гравитацию равноправным автором картины и художником, но с искусственным интеллектом все не так просто. Но Содду не беспокоится.

«Нет, наоборот», — сказал Содду. «Творчество, цитирую [французского математика Анри] Пуанкаре, - это способность интерпретировать существующее, предлагая новую систему отношений между частями. Это, конечно, не только поиск новых форм. Мой генеративный проект рождается… из субъективной интерпретации прошлого с помощью оригинальных генетических алгоритмов, способных эту субъективность репрезентировать. Цифровая эволюция — это невероятный повод для того, чтобы субъективная идея была представлена ​​в ее многочисленных и бесконечных вариациях».

Идете на ближайшую к вам улицу?

На сегодняшний день эволюционные алгоритмы остаются интересным дополнением к общепринятому дизайну. Точно так же, как А.И. этика была абстрактной идеей до тех пор, пока она внезапно не понадобилась миру, а генеративный дизайн стал интересной областью для обсуждения, но с, казалось бы, минимальным применением.

Проблема не в том, что генетические алгоритмы создают непрактичные конструкции. НАСА использовало спутниковые компоненты созданный генетическими алгоритмами на дорогих, реальных миссиях. Эти компоненты были не только эффективны, но и работали лучше, чем альтернативы, разработанные людьми, — и инженеры-люди, изучавшие их, не могли понять, почему. Как отмечает Мулинекс, поэтому нет причин, по которым генетический алгоритм нельзя было бы оптимизировать с учетом таких требований, как функциональность, эстетика, стоимость, устойчивость и этика.

Вместо этого проблема может заключаться в том, что генеративные алгоритмы были программным решением без сопутствующего оборудования. Это может измениться. Недавно Digital Trends написали о многолетнем проекте, направленном на использование эволюционного искусственного интеллекта. к создавать роботов для исследования других планет. Идея? Что установку 3D-принтера можно будет запустить на другую планету, чтобы напечатать лучшие конструкции роботов, без участия людей.

Сейчас мы живем в мире, в котором Корпус, напечатанный на 3D-принтере существует. Эти дома, которые можно производить быстро и продавать по цене ниже, чем «обычные» дома, предположительно могут привести к революции в доступном массовом жилье. И знаешь, что? Благодаря генетическим алгоритмам каждый из них может немного (или очень) отличаться.

Рекомендации редакции

• Аналоговый ИИ? Это звучит безумно, но это может быть будущее
• Глубокое обучение ИИ помогает археологам переводить древние таблички
• Фейковые новости? А.И. алгоритм выявляет политическую предвзятость в историях, которые вы читаете
• Текст, сгенерированный искусственным интеллектом, усиливает фейковые новости. Вот как мы сопротивляемся