Для начала вспомним, что такое нейросеть и как она работает.
Основные структурные элементы нейросети – узлы и слои, которые можно настраивать. В начале работы человек задаёт входные данные. Во время процесса обучения сеть учится сама определять отношения весов своих компонентов, что влияет на конечный результат.
В прошлой статье мы подробно говорили о данном феномене и об областях, в которых он нашёл свое применение, но намерено обходили стороной связь с архитектурой. Дело в том, что эта тема достаточно обширна и противоречива.
«Архитектура – это всегда мечта и функция, выражение утопии и инструмент удобства». (Ролан Барт в докладе «Семиотика и урбанизм» — 1967)
В чем же сложность объединения архитектуры с нейросетями? Ответ можно найти в том, что архитектура делится на две полновесные части: творческая и инженерная (практическая). До сих пор до конца не ясно, где именно найдут свое место нейро сети. В данном материале мы попробуем порассуждать о существующем и возможном симбиозе этих направлений.
Развитие рациональной основы нейросети
Архитектурный софт и, в частности, использование нейросетей останутся инструментами для упрощения работы архитектора.
Их максимально рациональное начало - идеальная основа для генерации удобных планировок по всем канонам эргономики. Такие примеры и разработки, как мы знаем, уже существуют.
Таким образом, форма в архитектуре будет выше планировки: по принципу, который часто прослеживается в творчестве современного архитектора Фрэнка Гери. Упрощённо процесс будет выглядеть так: человек задаёт форму и фасад, а нейросеть подстраивает под это внутреннюю организацию пространства.
Следующая функция, которую могут взять на себя нейронные сети - инженерные коммуникации и всё что касается расчётов, генерация прочного основания здания, созданного человеком. То есть появляется вероятность, что в относительно далёком будущем нейросеть скорее сможет заменить инженера - более техническую специальность.
Например: в статье Preliminary Design of Tall Buildings Using an Artificial Neural Network (Авторы: Naveed Anwar, Lila Khatiwada, Thaung Htut Aung, Jose A. Sy) было описано обучение нейронной сети определению показателей структурного проектирования на основе архитектурных параметров. Сеть нацелена на помощь специалистам в принятии решений в проектировании высотных зданий.
«Компьютеры не слишком хороши для открытых творческих решений, это все еще прерогатива людей. Но благодаря автоматизации, мы можем освободить время, затрачиваемое на повторяющиеся задачи, и инвестировать это время в дизайн» - так высказывается по поводу будущего архитектуры Майк Мендельсон, инструктор и разработчик учебных программ в Nvidia Deep Learning Institute.
Интеграция в строительные компании
Рациональность нейросетей и способность быстрой генерации нескольких идей позволит предоставить заказчику много разных предложений планировок за небольшой промежуток времени.
Такое преимущество нейросети скорее привлечёт крупные строительные компании, у которых хватит бюджета на софт. Продажу типовых проектов заменят быстрые предложения нейросети, что хорошо сказалось бы на строительстве, поскольку продажа одинаковых планировок делает архитектуру частных домов беднее.
Таким образом, входными данными в этом случае будут требования заказчика. Они будут суммироваться с опытом нейросети. Результат - несколько индивидуальных планировок.
Новое слово в проектировании
Нейросеть – часть генеративного дизайна. Его суть состоит в самостоятельной генерации модели компьютером без участия человека, но по заданным условиям. Следовательно, такой механизм можно назвать творчеством. Существующий пример – плагин Galapagos, который творчески подходит к созданию нужного объекта.
Если в будущем творческая составляющая нейросети будет активно развиваться, то появится возможность полноценной генерации фасадов и форм зданий. А по прогнозам исследовательской компании Market Data Forecast глобальный рынок генеративного дизайна, в числе которого и работа с нейросетями и ИИ, будет активно развиваться в следующие 6 лет: от 141 млн $ в 2019 и до 315 млн $ в 2025. Значит, большое количество архитекторов, возможно, уступит своё место технологиям.
«Архитектура как художественная практика — единственная, которая выживет, и ее будет развивать крошечная элита. Мы говорим о пяти процентах, одном проценте архитекторов максимум». (Себастиан Эррасурис — дизайнер)
Одна из проблем на пути достижения такого будущего – необходимое развитие 3D-печати, поскольку это единственный способ воспроизвести такие проекты в реальности. Сейчас аддитивное производство всё больше популяризуется и используется.
Сегодня генеративный дизайн достаточно часто становится основным инструментом автоматизированного проектирования. Причина - рост вычислительных возможностей. Например, студия MX3D напечатала пешеходный мост в Амстердаме.
Ещё один пример использования технологий генеративного дизайна - проект Autodesk. Суть в следующем: форма искусственного интеллекта, предоставляет инженерам множество возможных решений задачи за считанные минуты. Здесь этот метод использовали для создания рамы и вилки велосипеда.
Нейросети сыграют роль в создании экологичного города
Использование нейросетей в сфере экологии уже даёт свои результаты. За последнее время использование этой технологии интегрируют в автоматизацию распределения отходов.
Например: проект Евгения Гудова – NeuroRecycle. Он был создан на базе некоммерческого коворкинга YotaLab. Это робот, сортирующий мусор по фракциям. В качестве обучения разработчики учили нейросеть различать изображения отходов.
В США в 2016 году создали нейросеть, используя в качестве входных данных 2,5 тыс. фотографий отходов. В результате она научилась различать 6 видов мусора, но только в 25% случаев.
Один из самых удачных проектов создали китайские исследователи в 2018 году: нейросеть осуществляет разбор отходов с вероятностью ошибки менее 10%.
В ближайшем будущем, при успешном развитии этой сферы использования нейросети, мы сможем по максимуму автоматизировать процесс переработки мусора, что принесёт огромную пользу городу.
Симбиоз нейросети и человека
В начале 21 века Патрик Шумахер и Заха Хадид соединили в своих проектах компьютер и архитектора, в итоге создав отдельный стиль – параметризм. Сейчас он считается стилем современности. Но что дальше?
Если смотреть на вариант развития будущего архитектуры исходя из уже знакомого нам кейса, то, можно предположить, что будущее за симбиозом человека и нейросети и искусственного интеллекта. Илон Маск уже развивает это в самом прямом смысле слова – его проект Neuralink предполагает вживление чипа в человеческий мозг, который будет работать как интерфейс между ним и компьютером.
Быть может, когда-то подобный механизм будет использоваться архитектором для ускоренной генерации проектов напрямую у него в голове без связи с гаджетом через мышку или клавиатуру.
Но сейчас поговорим о более близком возможном будущем. Использование нейросетей, например, может создать логичное продолжение принципов известных нам стилей архитектуры.
Эклектика нейросетей
Эклектика, в классическом представлении, представляет собой сочетание в одном проекте различных стилей и форм. Под выполнение такой задачи нейросеть подходит идеально. И мы уже знаем примеры таких разработок: генерирование полотна на основе обучения на разных стилях живописи. Такая работа сочетает в себе детали от каждого.
Так что это даст современной архитектуре?
Создание своего рода коллабораций архитекторов. Нейросеть, которая сможет взять из каждого примера лучшие и подходящие под ситуацию черты, сможет создать что-то действительно интересное, на основе уже созданного. При этом проекты архитекторов, которые будут выступать в качестве входных данных выбирает человек.
Структурная ошибка
Стиль, который, например, часто прослеживается у Фрэнка Гэри, ломает структуру здания. Теоретики называют его конструктивизмом. Если же по тому же принципу сделать поломку в коде нейросети, которая создаёт проект, то можно достичь похожего эффекта, который будет также напоминать глитч-арт – направление в искусстве, выразительными средствами которого являются различные цифровые и аналоговые ошибки, например, такие как артефакты сжатия, баги, разрушение цифрового кода или физическое манипулирование электронными устройствами.
Глитч-арт уже начал выходить за рамки искусства: мебель, спроектированная дизайнером Ферруччио Лавиани, выглядит как глюк в реальности. Он соединяет современность и классику, используя глитч.
Художник Филлип Стернс в своём проекте Glitch Textiles создаёт цифровые баги в реальном мире. Между компьютером и ткацким станком была обеспечена связь, что позволило создать художнику коллекцию ковров с изображёнными на них багами.
Нейросети не обладают полной независимостью. Они контролируются человеком. И, возможно, так будет всегда, поскольку развитие этой технологии внутри себя статично, то есть в итоге не создаёт новое, как это может делать человек.
Их ключевое различие в том, что нейросеть получает конкретные входные данные, направляющие её на создание нужного продукта, а человек получает огромный спектр опыта, часто не связанный с его специальностью. Решением проблемы узкого кругозора нейросети может стать погружение его в разные сферы и, возможно, внедрение в общество.
На данный момент перспектива развития нейросетей в использовании их человеком для прогресса.
_______________________________
Желаете записаться или узнать подробнее о курсах, пишите нам: https://vk.cc/ckcHtK
Посмотреть отзывы выпускников можно здесь: https://vk.com/topic-57893773_36484173
Посмотреть видео-отзывы можно здесь: https://vk.com/video/playlist/-57893773_2
Наш metaGPT: задавай любые вопросы и наш бот с удовольствием ответит: https://t.me/GPTmeta_bot