いつの日か建築家はコンピューターに取って代わられるでしょうか?それがスタニスラス・シャイロウによって提唱されているアイデアです。しかし、AIアーキテクチャは本当に実用的です。もしそうなら、完全にコンピューター設計された建物を達成するのにどれくらいの距離がありますか?建築家は再訓練を開始すべきですか?


TL、DR

AIが設計したアーキテクチャは、Generative Adversarial Nets(GAN)を使用して作成されます...
レイアウトは3段階で生成されます。フットプリント、レイアウト、家具。人間は、ドアやメインウィンドウなどの詳細を手動で入力する必要があります。また、設計プロセスのさまざまな段階でレイアウトを微調整できる必要があります。コンピューターは、一連の既存のレイアウトに基づいて最も可能性の高いレイアウトを計算することにより、設計を生成します。

ジェネレーティブアドバサリアルネット、彼らができないことはありますか?

Chaillouのコンセプトは、Generative Adversarial Nets(GAN)を使用してアパートブロックレイアウトを設計することです。

現在、CAD設計の世界では、GANの無限の可能性のように思える可能性について耳を傾けることなく、遠くまで行くことはできません。過去に私たちは探求しました GANが生成した写真 そして、 コンピューター設計の3次元モデル。さえあった 生成的に設計された自動車部品。 BricsCADでは現在、次のようなスマートツールを使用できます。 BIMify 領域を自動的に検出してラベル付けするために、レイアウト全体を自動的に生成できないのはなぜですか?

設計プロセスは3つの段階に分けられます。

  1. 足跡
  2. レイアウト
  3. 家具

現在、この設計プロセスには依然としてある程度の人間の入力が必要であり、設計者は各段階で設計を微調整できます。あなたはできる 自分で試してください.

コンピューター生成のフロアプラン。
人間の相互作用は最終結果を操作できます。画像はStanislas Chaillou提供

しかし、AIアーキテクチャの設計はどのように可能ですか?

コンピューターがそのような複雑なデザインを生成できることは少し気が遠くなるように思えるかもしれませんが、実際に行っているのは、入力データに基づいてデザインに変換される一連のカラーピクセルを生成することです。色付きの正方形はそれぞれ家の領域になります。オレンジ色の寝室、緑のリビングルームなど。壁は黒でマークされています。

この手法では pix2pix GANモデル、彼は色の単純なブロックをより洗練されたレンダリングに変換するために使用する賢いオープンソースコードです。それから彼はこれを Googleの深層学習ツール.

コンピューターが設計したフロアプラン
AIが生成した建築フロアプランの3つの段階。画像はStanislas Chaillou提供

設計プロセス

まず、コンピューターは建物のフットプリントの形状を設計するために「トレーニング」されました。画像は、 ボストン市 与えられた土地のプロットの典型的なフットプリント形状をコンピューターに教え、それを使用して新しいフットプリントを生成しました。

コンピューターによるAIアーキテクチャ設計
入力データに基づいてAIが生成したレイアウトを示す画像。画像はStanislas Chaillou提供

2番目のステップでは、建築家は正面ドア(緑の四角)とメインウィンドウ(赤の線)を手動で配置する必要があります。これはコンピューターに送り返され、800を超える現実のアパートレイアウトからの入力データに基づいてレイアウトが自動生成されます。

ジェネレーティブAIコンピューター設計フロアプラン
画像は、コンピューターがフットプリントから可能なレイアウトをどのように埋めるかを示し、部屋を形成するために色の形状を単純化します。画像はStanislas Chaillou提供

コンピューターを完成させて家具のレイアウトを計算します。最終結果はかなり印象的です!

ジェネレーティブデザインアーキテクチャフロアプラン
色の付いたスポット(左)が完全に機能するレイアウトに変換される様子(右)を示す画像。画像はStanislas Chaillou提供

複数のストーリー

Chaillouは、レイアウトをアパートとして使用する予定です。アパートブロックでは、すべてのレイアウトがフロア間で同じではありません。 アーキテクトに特定のフロアの個々のフットプリントを指定するオプションを提供するオプションが追加されました。 ただし、耐力壁は現在指定できません。 これは、ドアや窓の配置と同じ手法を使用して修正できます。

次は何ですか?

将来の研究では、Chaillouは自分の技術をはるかに複雑で非典型的なレイアウトにプッシュできることを望んでいます。

生成されたデザインはベクターではないため、CADソフトウェアにインポートできません。これを可能にするには、さらに作業を行う必要があります。

画像はStanislas Chaillouの厚意によるものです。

アーキテクトは再トレーニングを開始すべきですか?

設計には制限がないわけではなく、現在のプロセスは人間の入力なしでは機能しません。私は確かに最初に人間のレビューなしで建物の設計を承認しないでしょう!あなたはバスルームがないか、完全にアクセスできないリビングエリアで終わる可能性があります。

コンピューターは新しいものを実際に設計するのではなく、既存の設計から同様の結果を計算するだけです。コンピューターが将来のすべての建物を設計する場合、世界は住むのに非常に退屈な場所になります。現在の設計は、1つの地域の建物レイアウトからの入力データに制限され、設計スタイルと要件を反映しません世界の聴衆の。 DCワシントンの建物は、たとえば南アフリカやパリのアパートには適さない場合があります。

ただし、この手法はゲームデザインにメリットがある場合があります。大規模なフリーローミングゲームでは、このような生成的なデザインソリューションが巨大であることがわかります。これにより、ゲームデザイナーは、同じレイアウトを無限に繰り返したり、異なるレイアウトを手動で入力したりする必要がなくなり、プレイヤーに常に進化するゲームを提供できます。

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参考文献: