Tasarımlar zamanla yinelenir. 1921'de tasarlanıp inşa edilen mimari, 1971'den veya 2021'den kalma bir binayla aynı görünmeyecek. Diğer faktörlerin yanı sıra trendler değişiyor, malzemeler gelişiyor ve sürdürülebilirlik gibi konular önem kazanıyor. Peki ya bu evrim sadece mimarların tasarladığı bina türleri ile ilgili değilse, aslında Nasıl tasarlıyorlar mı? Bir tasarım aracı olarak evrimsel algoritmaların vaadi budur.
İçindekiler
- Üretken tasarım
- Yaratıcı teknoloji uzmanı iş başında
- Yakınınızdaki bir sokağa mı geliyorsunuz?
Tasarımcılar uzun süredir projeleri kavramsallaştırmaya yardımcı olmak için Bilgisayar Destekli Tasarım (CAD) gibi araçları kullansa da, üretken tasarımın savunucuları birkaç adım daha ileri gitmek istiyor. Binaların sıfırdan tasarlanmasına yardımcı olmak için bilgisayar içindeki evrimsel süreçleri taklit eden algoritmalar kullanmak istiyorlar. Ve en azından konu evler olduğunda, sonuçlar oldukça ilginç.
Önerilen Videolar
Üretken tasarım
Celestino Soddu bugün çalışan çoğu insanın bilgisayar kullandığından daha uzun süredir evrimsel algoritmalarla çalışmaktadır. Şu anda 70'li yaşlarının ortasında olan çağdaş bir İtalyan mimar ve tasarımcı olan Soddu, Apple II günlerinde teknolojinin tasarım üzerindeki potansiyel etkisiyle ilgilenmeye başladı. Onu ilgilendiren şey, bir temayı sonsuzca tekrarlama potansiyeliydi. Ya da İtalya'daki Milan Politeknik Üniversitesi'nde üretken tasarım profesörü olan Soddu'nun Digital Trends'e söylediği gibi, "sonsuz varyasyona kapı açma" fikri hoşuna gitti.
Üretken algoritmik tasarımın olasılığı, ilk bakışta nispeten basittir. İster bungalov ister Barok katedral olsun, belirli nesneleri tanımlayan belirli “kurallar” vardır. Genetik algoritma, çözümleri optimize etmenin bir yolu olarak evrimi bir bilgisayar programı biçiminde kopyalar. Soddu'nun algoritmaları, tasarımın belirli bir parçasını tanımlayan kurallar olarak kabul ettiği şeyleri tanımlayarak, Nesnelerin binlerce yıllık doğal süreçlerden geçmiş canlı varlıklar olsalardı neye benzeyebileceklerini kavramsallaştırın seçim.
1980'lerde üretken İtalyan ortaçağ kasabalarının bir "türünü" tasarlamaya başladı. Çalışma, her biri biraz farklı olan ortaçağ şehirlerinin sonsuz 3 boyutlu modellerini üretiyor. O zamandan beri Soddu, pratiğinin bir parçası olarak üretken tasarımla denemeler yapmaya devam etti. "Son projelerimden biri Paris'teki Notre Dame zirvesinin kurtarılmasına yönelik bir öneridir" dedi. Tasarım (ne yazık ki kullanılmayacak), yangınla yok edilen kuleyi neredeyse bükülmüş, ters çevrilmiş, gökyüzüne doğru uzanan bir buz saçağı olarak tasvir ediyor.
Soddu'nun tasarımlarının çekiciliği, algoritmanın getirdiği rastgelelik unsurundan kaynaklanıyor. Ama aynı zamanda sadece mimariye değil, her türlü tasarıma uygulanabilecek ilgi çekici olasılıkların da önünü açıyor. Örneğin bir tasarım ajansı, her biri biraz farklı olan yüzlerce sandalye yaratabilir. Bu tür tasarımlara “fikir ürünleri” adını veriyor.
Yaratıcı teknoloji uzmanı iş başında
Binaları hayal etmek için genetik algoritmaları kullanmakla ilgilenen tek kişi Soddu da değil. Lizbon, Portekiz merkezli müzisyen ve yaratıcı teknoloji uzmanı Moullinex yakın zamanda brütalist binaların dalgalı manzarasını içeren bir müzik videosu hazırladı. İlk bakışta bunlar, birinin diğerine geçişini sağlayan geçiş etkisine sahip gerçek binalar gibi görünüyor. Aslında bunlar üretken algoritmalar tarafından tasarlanıyor.
Bu gönderiyi Instagram'da görüntüle
Moullinex (@moullinex) tarafından paylaşılan bir gönderi
"Bir Üretken Rekabet Ağı - bu örnekte StyleGAN2-ada - gerçek binaların görüntüleri ile eğitildi ve Daha sonra öğrendiklerine dayanarak yeni görüntüler oluşturabiliyor," dedi Moullinex, diğer adıyla Luís Clara Gomes, Digital Trends'e. "Gördüğünüz şey, ağın verinin ne olduğuna dair yorumudur. Bir benzetme olarak bu, bir çocuğa kedi resimlerini gösterip ondan öğrendiklerine dayanarak yeni bir kedi yaratmasını istemek gibi bir şey olabilir. Ne kadar çok kedi gösterirseniz (yani eğitim veri seti ne kadar büyük olursa), oluşturulan görüntüler o kadar kediye benzer olacaktır."
İlk müzik videosunu oluşturduğundan beri Moullinex proje üzerinde çalışmaya devam etti ve olasılıklar ilgisini çekmeye devam etti.
Moullinex, "GAN'lara bir fırın gibi bakmayı seviyorum: Kili kaynaklayıp şekillendiriyorsunuz, partinin pişmesine izin veriyorsunuz ve sonuçları bekliyorsunuz" dedi. “Hangi parçaları seçip nasıl sunacağınız yine size kalmış. Bu, bir dereceye kadar kontrolden vazgeçme ve bazı şeyleri şansa bırakma egzersizidir. Yıllardır teknolojinin bu alanını takip eden biri olarak… Kaynağımızın bu kadar etkileyici olmasını çok etkileyici buluyorum. Entropi, kaos ve öngörülemezlik (ilham ve yaratıcılık için iyi olan tüm bileşenler) teknoloji.”
Her türlü yaratıcılık iddiasıyla ilgili en büyük sorulardan biri A.I. insanı tasarımcıdan alıp almadığıdır. Hiç kimse boyaları veya yer çekimini bir tablonun ressamı kadar eşit bir yazar olarak kabul etmez, ancak yapay zeka söz konusu olduğunda bu o kadar basit değil. Ancak Soddu endişeli değil.
"Hayır, tam tersine" dedi Soddu. "Yaratıcılık, alıntı [Fransız matematikçi Henri] PoincaréParçalar arasında yeni bir ilişkiler sistemi önererek var olanı yorumlayabilme yeteneğidir. Kesinlikle sadece yeni form arayışı değil. Benim üretken projem, bu öznelliği temsil etme kapasitesine sahip orijinal genetik algoritmalar kullanılarak geçmişin öznel olarak yorumlanmasından doğuyor. Dijital evrim, öznel fikrin çoklu ve sonsuz varyasyonlarıyla temsil edilmesi için inanılmaz bir fırsattır.”
Yakınınızdaki bir sokağa mı geliyorsunuz?
Bugüne kadar evrimsel algoritmalar ana akım tasarımın büyüleyici bir kenar çubuğu olarak kaldı. Aynı şekilde A.I. Etik soyut bir fikirdi, ta ki aniden dünyanın ona ihtiyacı oluncaya kadar, üretken tasarım tartışılması ilginç bir alan haline geldi, ancak görünürde çok az uygulamayla.
Sorun genetik algoritmaların pratik olmayan tasarımlar üretmesi değil. NASA uydu bileşenlerini kullandı genetik algoritmalar tarafından tasarlanan pahalı, gerçek dünya görevlerinde. Bu bileşenler yalnızca etkili olmakla kalmadı, aynı zamanda insanlar tarafından tasarlanan alternatiflerden daha iyi çalıştılar ve bunları inceleyen insan mühendisler bunun nedenini çözemedi. Moullinex'in işaret ettiği gibi, genetik algoritmanın işlevsellik, estetik, maliyet, sürdürülebilirlik ve etik gibi gereksinimleri dikkate alacak şekilde optimize edilememesinin hiçbir nedeni yoktur.
Bunun yerine sorun, üretken algoritmaların donanıma eşlik etmeyen bir yazılım çözümü olması olabilir. Bu değişiyor olabilir. Son zamanlarda Digital Trends, evrimsel yapay zekayı kullanmayı amaçlayan çok yıllı bir proje hakkında yazdı. ile diğer gezegenleri keşfetmek için robotlar tasarlayın. Fikir? En iyi robot tasarımlarını basmak için bir 3D yazıcı kurulumunun başka bir gezegene, hiçbir insana ihtiyaç duymadan başlatılabileceği.
Artık öyle bir dünyada yaşıyoruz ki 3D baskılı muhafaza var. Hızla üretilip “normal” evlerin altında fiyatlara satılabilen bu evler, makul fiyatlı toplu konutta bir devrime yol açabilir. Ve biliyor musun? Genetik algoritmalar sayesinde her biri biraz (ya da çok) farklı olabiliyor.
Editörlerin Önerileri
- Analog yapay zeka mı? Çılgınca gelebilir ama gelecek olabilir
- Derin öğrenme yapay zekası arkeologların antik tabletleri tercüme etmelerine yardımcı oluyor
- Sahte haber mi? yapay zeka Algoritma okuduğunuz hikayelerdeki politik önyargıyı ortaya çıkarıyor
- Yapay zeka tarafından oluşturulan metin, sahte haberleri güçlendiriyor. Bu şekilde mücadele ediyoruz
