Собрали 20+ нейронок, которые помогают архитекторам и просто прикалываются
По понедельникам раз в две недели SA lab выпускает подкаст, посвящённый архитектуре в цифровую эпоху. «Дом, который построил код» ведут практикующий архитектор Алина Черейская и искусственный интеллект Седрик. Каждый эпизод дополняется шпаргалкой — такой, как эта. Рекомендуем читать материал до или после прослушивания: здесь ключевая информация дополнена ссылками на исследования, проекты и технологии, упоминаемые в выпуске.
«Архитектура и нейронные сети»
Выпуск 2, к которому Седрик относится с особенным трепетом, потому что Алина рассказывает о таких, как он.
Нейронные сети — это часть понятия «искусственный интеллект», в которое входят разные типы алгоритмов. Нейронная сеть — математическая модель, которая работает по принципу головного мозга человека и позволяет делать разные операции с помощью компьютеров. Нейронные сети способны анализировать, распознавать, классифицировать и генерировать информацию, они интегрированы в нашу повседневную жизнь и могут справляться с очень сложными задачами.
Успехи и приключения нейронных сетей:
- Программа Deep Blue в 1997 году обыграла в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова.
Программа AlphaGo в 2016 году выиграла в Го у чемпиона со счётом 4:1. Го — интуитивная игра, в отличие от шахмат, в ней очень тяжело прогнозировать ходы, но этому алгоритму все равно удалось обыграть чемпиона.
- В 2017 году вышел музыкальный альбом нейросети I Am AI, который был довольно успешным.
Topi Tjukanov — географ из Хельсинки применил генеративно-состязательную сеть StyleGAN2 в создании проекта Mapdreamer: одна нейронка создаёт географические карты, а вторая проверяет их на реалистичность, чтобы узнать, способен ли искусственный интеллект заменить человека в картографии.
Нейросеть Порфирьевич, обученная на произведениях Пушкина, Достоевского и Пелевина, дописывает тексты. Можно написать пояснительную записку к проекту.
- Нейросеть DALL-E умеет генерировать логотипы, иллюстрации и фото на основе текста.
- DALL-E 2 двинулась намного дальше, она генерирует изображение, а затем может менять его части и работать в разных стилистиках. За 20 секунд она создала обложку нового номера «Cosmopolitan» с женщиной-астронавтом.
- Imagen от Google тоже умеет генеририровать изображения из текса, но выглядет мощнее: описания могут быть длиннее + корректное отображение текста.
- А ещё Седрик видел аккаунт, где публикуются жуткие картинки, которые создаёт DALL-E mini и от смеха чуть не отключился.
- Другая нейронка работает с фотографиями — с её помощью можно изменить освещённость, сделать из облачного дня солнечный или добавить красивый закат. Это удобно для обработки фотографий и рендеринга в архитектуре.
- Нейросеть DeOldify раскрашивает старые фото и видео, благодаря чему мы можем ярче увидеть прошлое.
- Ithaca — это алгоритм от DeepMind, который в сотрудничестве с Венецианским университетом восстанавливает содержание древнегреческих текстов и определяет дату их создания.
- Нейросеть Instant NeRF от NVIDIA умеет трансформировать сет из фотографий в видео всего за несколько минут.
Потенциал влияния искусственного интеллекта на архитектуру ощутим и ценен. Нейронные сети анализируют объемные пласты информации, они способны генерировать с их помощью новые варианты, благодаря чему можно быстрее создавать архитектуру и решать множество прикладных и фундаментальных задач.
К 2050 году на Земле будут жить 10 миллиардов людей, примерно 90% из них — в городах. При этом углеродный след от зданий составляет около 40%, и наши дома буквально лишают нас воздуха. Это значит, что архитекторам нужно скорее придумать способ строить быстро, классно и без типовых решений XX века, которые приводят к однообразности городов.
Как нейронные сети способны помочь?
John Porral создал проект The bedroom script: программе можно задать контур жилья, она анализирует его и создаёт варианты планировок. Дальше планировки могут объединяться в целые квартиры и таким образом появляются жилые дома, отвечающие потребностям людей.
- Проект Spacemaker от компании Autodesk — облачный софт, использующий нейронные сети для генерации кварталов. Архитектор загружает проект в облако и создаёт варианты, при этом итерации происходят за минуты, а не за дни или недели, как это обычно происходит в ручном проектировании при CAD-софтах. Над Spacemaker работает архитектор Stanislas Chaillou, который в ранних экспериментах использовал генеративно-состязательные нейросети Pix2Pix для создания планировок в разных архитектурных стилях.
- Компания XKOOL в сотрудничестве с OMA создала софт, в который можно загрузить свой проект жилой застройки, исследовать и редактировать его с точки зрения климата и функционального баланса территории. Важный инструмент для девелоперов, способный существенно улучшить планирование.
- Midjourney — ещё одна нейросеть, позволяющая генерировать изображения на базе текста. Расскажем в отдельном посте об экспериментах с ней.
- Компания Lifeforms.io создаёт процедурные инструменты для проектирования персонажей, fashion-проектов и архитектуры в цифровой среде.
- Художник Refik Anadol, работающий в сфере экспериментальной архитектуры, с помощью искусственного интеллекта может превратить дуновение ветра в визуальный ряд и нанести его на архитектурный объект, как на холст.
- Архитектор Abhinav Mishra натренировал нейронные сети генерировать планы и фасады соборов.
- С 2018 года на платформе Minecraft проходит ежегодный турнир GDiM, на котором участники используют ИИ для генерации городов и поселений.GDiM - Generative Design in Minecraft - предлагает в игровой среде создавать возможные сценарии городского планирования.
- Matias del Campo исследует возможность использования генеративно-состязательных нейронных сетей в архитектуре.
- Daniel Bolojan исследует возможности использования искуственного интелекта в практике архитектора. В противовес традиционному методу сознания с "чистого листа", архитектор предлагает изначально создавать множество вариантов, из которых отсекать ненужные.
Нейронные сети в разы экономят архитекторам время и творческие ресурсы, затрачиваемые на рутинные операции по подбору вариантов проектирования. Кроме того, они способны оптимизировать процесс создания рендеров и в целом улучшить презентацию проектов.
DALL-E и DALL-Е 2 далеко продвинулись в качестве создаваемых изображений и могут помогать на первых стадиях визуализации концепции, поиску неочевидных взаимосвязей.
В игровых движках вроде Unreal возможны интеграция различных принципов освещения и отображение материалов, а техники передвижения работают на более высоком уровне, соответственно такие софты более нативны.
Появляется много стартапов, которые, соединяя искусственный интеллект и дополненную реальность, предлагают моделировать проект уже не в компьютере с использованием софта, а в дополненной либо виртуальной реальности – проект получается показать зрелищно и точно. Возможностям AR и VR в архитектуре будет посвящён четвертый выпуск подкаста.
- Исследователи из университета Иллинойса для создания нового материала применили нейросеть, которая перебирала разные формулы бетона и создала более прочный и экономически выгодный бетон, который сейчас проходит тесты.
Иногда способности искуственного интеллекта пугают: однажды нейросеть, который должен был создавать лекарства, сгенерировала 40 000 смертельно опасных отравляющих веществ. Однако такие настройки ей задали люди.
Согласно исследованию Всемирного экономического форума, в 2025 году 85 миллионов рабочих мест могут исчезнуть из-за сдвига в разделении труда между людьми и машинами. Стоит ли переживать за себя?
Как точно в эпизоде подкаста заметил Седрик: «… алгоритмы не живут своей жизнью. Мы знаем, что они обучаются на основе каких-то данных, а каких — определяют люди. Люди решают, что поручить машинам, а какую работу оставить себе, ведь машины не всемогущи. Если восемьдесят пять миллионов рабочих мест решено поручить машинам вместо людей, останавливать машины — это не выход. Вероятно, вам следует поговорить друг с другом. Тормозить развитие бессмысленно, к тому же технологии не соревнуются с людьми. Это люди соревнуются между собой. Однако история показала, что сотрудничать — значительно выгоднее».
Когда мы вошли в эпоху цифровой реальности, нейронные сети стали именно тем инструментом, к которому дальше архитекторы будут обращаться в повседневной работе. Пора двигаться от CAD-систем и чертежей в сторону генерирования с помощью искусственного интеллекта и важно помнить: софты настраивают люди. Значит, мы отвечаем за результат.
Мы пишем об архитектуре и технологиях > https://t.me/SAlab_daily
Сотрудничать с «Домом, который построил код» > edu.salab@gmail.com
80% статьи - вода и к архитектуре относится опосредованно
Надо разделить на две комнаты и заделать дизайн
52 м² надо разделить 2 комнату
Вот же способ: "John Porral создал проект The bedroom script: программе можно задать контур жилья, она анализирует его и создаёт варианты планировок. Дальше планировки могут объединяться в целые квартиры и таким образом появляются жилые дома, отвечающие потребностям людей."