私にとって、AI設計で最も興味深い開発の1つは、ジェネレーティブアドバサリアルネット（GAN）です。目が光る前に、下の画像を見てください。これらはすべてAI設計（別名GAN）です。

GANコンピューター生成デザイン
コンピューターの奇妙で素晴らしい心の中。自動生成されたベッドルーム、キッチン、教会、ダイニングルームのサンプルを次に示します。これらの画像とヘッダー内の画像を見つけることができます ここに 元の論文で。完璧とはほど遠いものの、まだ低解像度ですが、これらの画像は完全にコンピューターで生成されており、非常に素晴らしいものです。

生成的対立ネットとは何ですか？

GANは教師なし学習です。これは、従来の方法と比較して、入力データの量を減らして、より良い結果を達成する方法です。

このシステムは、お金の偽造者と警察が互いに競争するシステムに例えられます。偽造者が彼らの行動で良くなるにつれて、警察もそうしなければなりません。 GANの背後にある考え方はほとんど同じです。つまり、識別器（警察）は生成器（偽造者）と競合しているため、識別器が偽物を検出できなくなるまで、データは前後に送信されます。読む 出版された論文.

「Generative Adversarial Nets」をすばやくウェブ検索すると、あらゆる種類の奇妙で素晴らしいものが表示されます。不気味にリアルな偽の有名人からAIデザインの馬、さらには内外のAIデザインまで。

GANのコンセプトは、Ian J. Goodfellowと呼ばれる男性によって考案され、最も素晴らしいアイデアがそうであるように、パブで夢見られました。

これはCADにとって何を意味しますか？

最近では、GANを使用して3Dモデルを生成しています。私たちCADの狂信者にとって、これは物事が面白くなり始めるところです。

ジェネレーティブアドバサリアルネット3Dデータ認識イケアプロジェクトAIデザイン
2D図面から3Dオブジェクトを認識するコンピューター。から撮影した画像 3Dを介したオブジェクト形状の確率的潜在空間の学習.

一部の賢い人々は、3D-VAE-GAを作成しました。2Dから3Dオブジェクトを検出するようにコンピューターに教える方法です。これは、オブジェクトが隠されている場合でも機能します。あなたは読むことができます フルペーパー。テクニカルリーディングのファンではない場合は、 2分間の要約.

これは、マサチューセッツ工科大学の同様に賢い心からのプロジェクトから構築されています イケアプロジェクト。完全なソースコードとデータセットをダウンロードできます。

最も顕著なのは、コンピューターが2D画像上の3Dオブジェクトをどれだけ認識できるかです。結果が完璧とはほど遠いことを否定するものではありませんが、このテクノロジーが将来どのように使用されるか想像してみてください！

さらに興味深いことに、同じ論文で、コンピューターにオブジェクトタイプを学習し、単純な64 x 64 x 64ブロック形状で独自のデザインを生成する方法をコンピューターにうまく教えることができた方法を示しています。

Generative Adversarial Net 3DモデリングAIデザイン
データタイプ、銃、椅子、車、ソファ、テーブル用のコンピューター生成オブジェクトの64x64x64レンダリング。右側には、元のソースデータから最も類似したオブジェクトが表示されます。同じように見えますが、コンピューターで生成されたオブジェクトはソースと同じではありません。またから撮影した画像 同じ紙.

それでは、コンピューターがあなたの仕事を引き受けますか？

個人的には、それらの教会のいくつかが非常に安定しているとは思わなかったかもしれません！多くのデザインは、テレビ番組「スタートレック」のアンドロイドCommander Dataの作成を思い起こさせます。彼は人類の既存のアイデアを組み合わせることができただけで、自分のアイデアを生成することはできませんでした。デザインには、単に「人間のタッチ」が欠けています。繰り返しになりますが、さらに数年の開発を考えると、1950年代の椅子、木製、いくつかのパラメーターを指定するだけでCAD AIデザインが表示され、コンピューターが毎回完全にカスタマイズされたデザインを提供するのを待つことがあります。

コンピュータは、設計者、建築家、またはエンジニアを置き換えるでしょうか？

あなたのデザインはコンピュータより優れていますか？

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