Алгоритмічна архітектура: використання штучного інтелекту для проектування будівель

Дизайни змінюються з часом. Архітектура, спроектована і побудована в 1921 році, не буде виглядати так само, як будівля 1971 або 2021 року. Тенденції змінюються, матеріали еволюціонують, а такі питання, як стійкість, набувають значення серед інших факторів. Але що, якби ця еволюція стосувалася не лише типів будівель, які архітектори проектували, а насправді була ключовою до як вони проектують? Це перспективи еволюційних алгоритмів як інструменту проектування.

Хоча дизайнери вже давно використовують такі інструменти, як автоматизоване проектування (CAD), щоб допомогти концептуалізувати проекти, прихильники генеративного дизайну хочуть піти на кілька кроків далі. Вони хочуть використовувати алгоритми, які імітують еволюційні процеси всередині комп’ютера, щоб допомогти проектувати будівлі з нуля. І, принаймні, коли справа доходить до будинків, результати чертовски цікаві.

Генеративний дизайн

Селестіно Содду працює з еволюційними алгоритмами довше, ніж більшість людей, що працюють сьогодні, використовують комп’ютери. Сучасний італійський архітектор і дизайнер, якому зараз за 70, Содду зацікавився потенційним впливом технології на дизайн ще в дні Apple II. Що його зацікавило, так це потенціал для нескінченних рифів на тему. Або, як сказав Digital Trends Содду, який також є професором генеративного дизайну в Політехнічному університеті Мілана в Італії, йому сподобалася ідея «відкрити двері нескінченним варіаціям».

Перспектива генеративного алгоритмічного дизайну на перший погляд є відносно простою. Існують певні «правила», які визначають конкретні об’єкти, будь то бунгало чи бароковий собор. Генетичний алгоритм відтворює еволюцію у формі комп’ютерної програми як спосіб оптимізації рішень. Визначаючи те, що Содду вважає правилами, які визначають певний елемент дизайну, його алгоритми можуть концептуалізувати те, як могли б виглядати об’єкти, якби вони були живими істотами, що зазнали тисячоліть природного впливу вибір.

У 1980-х роках він почав проектувати «різновид» генеративних італійських середньовічних міст. Робота генерує нескінченні 3D-моделі середньовічних міст, кожна з яких дещо відрізняється. Відтоді Содду продовжував експериментувати з генеративним дизайном як частину своєї практики. «Один із моїх останніх проектів — це пропозиція щодо відновлення вершини собору Нотр-Дам у Парижі», — сказав він. На малюнку (який, на жаль, не використовуватиметься) знищений вогнем шпиль зображено майже як перекручену перевернуту бурульку, поставлену вгору.

Частиною привабливості дизайну Soddu є елемент випадковості, який вводить алгоритм. Але це також відкриває інтригуючі можливості, які можна застосувати не лише до архітектури, а й до будь-якого дизайну. Наприклад, дизайнерське агентство може створити сотні стільців, кожне з яких трохи відрізняється. Він називає цей тип дизайну «ідейними продуктами».

Творчий технолог на роботі

Содду також не єдиний, хто зацікавлений у використанні генетичних алгоритмів для уявлення про будівлі. Музикант і креативний технолог із Лісабона, Португалія Moullinex нещодавно створив музичне відео з хвилястим пейзажем бруталістських будівель. На перший погляд це здається реальними будівлями з ефектом морфінгу, який дозволяє переходити до іншого. Насправді вони придумані генеративними алгоритмами.

Переглянути цю публікацію в Instagram

Публікація, опублікована Moullinex (@moullinex)

«Генеративна змагальна мережа — у цьому випадку StyleGAN2-ada — була навчена зображеннями реальних будівель і потім може створювати нові зображення на основі вивченого», – сказав Мулінекс, він же Луїс Клара Гомес, Digital Trends. «Те, що ви бачите, — це інтерпретація даних мережею. Як аналогія, це було б схоже на те, що показати дитині фотографії котів, а потім попросити їх створити нового кота на основі того, що вони дізналися. Чим більше котів ви показуєте — [тобто] чим більший набір тренувальних даних — тим більш котячими будуть згенеровані зображення».

З моменту створення початкового музичного відео Moullinex продовжувала працювати над проектом і залишалася заінтригованою можливостями.

«Мені подобається дивитися на GAN як на піч: ви отримуєте та формуєте глину, даєте партії варитися та чекаєте на результати», — сказав Мулінекс. «Які твори ви виберете та як їх презентуєте, знову ж таки залежить від вас. Це вправа відмовитися від певної міри контролю та залишити деякі речі на волю випадку. Як людина, яка роками слідкує за цією сферою технологій... Мене вважає захоплюючим те, що наше джерело ентропія, хаос і непередбачуваність — усі гарні інгредієнти для натхнення й творчості — походять із технології».

Одним із великих питань щодо будь-якого виду нібито творчості А.І. чи забирає це від людини-дизайнера. Ніхто ніколи не вважатиме фарби чи гравітацію рівноправним автором картини, ніж художник, але з ШІ все не так просто. Але Содду не хвилюється.

«Ні, навпаки», — сказав Содду. «Творчість, цитуючи [французького математика Анрі] Пуанкаре, це здатність інтерпретувати те, що існує, пропонуючи нову систему відносин між частинами. Звичайно, це не тільки пошук нових форм. Мій генеративний проект народжується … із суб’єктивної інтерпретації минулого за допомогою оригінальних генетичних алгоритмів, здатних репрезентувати цю суб’єктивність. Цифрова еволюція є неймовірною можливістю для суб’єктивної ідеї бути представленою в її численних і нескінченних варіаціях».

Підходите на вулицю поруч з вами?

На сьогоднішній день еволюційні алгоритми залишаються захоплюючою бічною панеллю основного дизайну. Так само, як А.І. етика була абстрактною ідеєю, доки вона раптом не знадобилася світові; генеративний дизайн став цікавою сферою для обговорення, але з, здавалося б, мінімальним застосуванням.

Проблема не в тому, що генетичні алгоритми створюють непрактичні конструкції. NASA використало супутникові компоненти розроблені генетичними алгоритмами на дорогих реальних місіях. Ці компоненти не тільки були ефективними, вони працювали краще, ніж альтернативи, розроблені людьми, і інженери-люди, які дивилися на них, не могли зрозуміти, чому. Як зазначає Moullinex, тому немає причин, чому генетичний алгоритм не можна було б оптимізувати для врахування таких вимог, як функціональність, естетика, вартість, стійкість і етика.

Натомість проблема може полягати в тому, що генеративні алгоритми були програмним рішенням без супутнього апаратного забезпечення. Це може змінитися. Нещодавно Digital Trends писав про багаторічний проект, спрямований на використання еволюційного штучного інтелекту. до проектувати роботів для дослідження інших планет. Ідея? Те, що 3D-принтер може бути запущений на іншу планету для друку найкращих дизайнів роботів, без людей.

Зараз ми живемо у світі, в якому Корпус на 3D-принтері існує. Ці будинки, які можна швидко виготовляти та продавати за ціною, нижчою за «звичайні» будинки, можуть призвести до революції в доступному масовому житлі. І знаєте що? Завдяки генетичним алгоритмам кожен з них може трохи (або дуже) відрізнятися.

Рекомендації редакції

• Аналоговий ШІ? Це звучить божевільно, але це може бути майбутнє
• Глибоке навчання А.І. допомагає археологам перекладати стародавні таблички
• Фейкові новини? А.І. алгоритм виявляє політичну упередженість у історіях, які ви читаєте
• Текст, створений штучним інтелектом, посилює фейкові новини. Ось як ми даємо відсіч