Para mim, um dos desenvolvimentos mais interessantes em design de IA é o Generative Adversarial Nets (GAN). Antes que seus olhos brilhem, apenas olhe para as imagens abaixo, todas são design AI, conhecido como GAN!

GAN design gerado por computador
Dentro da mente estranha e maravilhosa de um computador. Aqui está uma amostra de quartos, cozinhas, igrejas e salas de jantar autogeradas. Estas imagens e as do cabeçalho podem ser encontradas aqui no papel original. Embora longe de ser perfeitas e ainda em baixa resolução, essas imagens são completamente geradas por computador e bastante surpreendentes.

O que são Redes Adversariais Generativas?

GAN é um aprendizado não supervisionado. É uma forma de obter melhores resultados, com uma quantidade reduzida de dados de entrada, em comparação com os métodos convencionais.

O sistema é comparado ao dos falsificadores de dinheiro e da polícia competindo uns contra os outros. À medida que os falsificadores melhoram o que fazem, o mesmo acontece com a polícia. A idéia por trás do GAN é praticamente a mesma: o discriminador (a polícia) está competindo com o gerador (os falsificadores) e, portanto, os dados são enviados para trás e para frente até que o discriminador não consiga mais detectar o falso. Leia o artigo publicado.

Uma rápida pesquisa na web por “Generative Adversarial Nets” gerará todos os tipos de coisas estranhas e maravilhosas. De celebridades estranhamente realistas e falsas a cavalos de design de IA e até mesmo designs de interiores e exteriores de IA.

O conceito de GAN foi concebido por um homem chamado Ian J. Goodfellow e foi sonhado, como a maioria das ideias brilhantes, no pub.

O que isso significa para o CAD?

Mais recentemente, o GAN foi usado para gerar modelos 3D. Para nós, fanáticos por CAD, é aqui que as coisas começam a ficar interessantes.

Dados 3D em reconhecimento em Rede Adversarial Generativa - projeto IA da IKEA
Computador que reconhece objetos 3D de desenhos 2D. Imagens tiradas de LearningaProbabilisticLatentSpaceofObject Shapesvia3DGenerative-AdversarialModeling paper.

Algumas pessoas inteligentes criaram o 3D-VAE-GA: uma forma de ensinar um computador a detectar objetos 3D a partir de um 2D. Isso funciona mesmo quando o objeto está obscuro! Você pode ler o 'paper' completo. Se você não é fã de leitura técnica, pode assistir ao Resumo de 2 minutos.

Isso se baseia em um projeto de mentes igualmente inteligentes no Instituto de Tecnologia de Massachusetts. Projeto Ikea. O código-fonte completo e o conjunto de dados estão disponíveis para download.

O que é mais impressionante é quão bem o computador é capaz de reconhecer um objeto 3D em uma imagem 2D. Não há como negar que os resultados estão longe de ser perfeitos, mas basta um momento para imaginar como essa tecnologia poderia ser usada no futuro!

Talvez ainda mais interessante, no mesmo artigo, eles demonstram como foram capazes de ensinar com sucesso a um computador como aprender tipos de objetos e gerar seus próprios projetos em formas de blocos simplistas de 64 x 64 x 64.

Generative Adversarial Net modelagem 3D AI design
Renderizações 64x64x64 de objetos gerados por computador para tipos de dados, arma, cadeira, carro, sofá, mesa. À direita, o objeto mais semelhante dos dados da fonte original é mostrado. É fácil ver que, embora semelhantes, os objetos gerados por computador não são os mesmos que a fonte. Imagem também tirada do mesmo 'paper'.

Então, um computador vai tomar seu trabalho?

Talvez não imediatamente, pessoalmente, eu não achei que algumas dessas cadeiras parecessem muito estáveis! Muitos dos designs me lembram as criações do andróide Commander Data, do programa de TV Star Trek. Ele só foi capaz de combinar as idéias existentes da humanidade, mas nunca de gerar as suas próprias. Os desenhos simplesmente não têm o "toque humano". Então, novamente, talvez, com mais alguns anos de desenvolvimento, poderemos ver o design CAD com IA, onde basta especificar alguns parâmetros: cadeira, madeira, anos 50 e esperar que um computador forneça um design totalmente personalizado, sempre.

Um computador substituirá um designer, um arquiteto ou um engenheiro?

Seus projetos são melhores que os computadores?

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