Новости

Mar 03, 2024

Чрезмерное разрешение: искусственный интеллект и машинное обучение в архитектурном проектировании

Линейные шестиугольные нити определяют серию толстых объемных слоев в Hextrata, спроектированном Жилем Ретеном Архитектурой для расширения Венского художественного музея. Изображение предоставлено Жилем Ресеном Архитектура

Линейные шестиугольные нити определяют серию толстых объемных слоев в Hextrata, спроектированном Жилем Ретеном Архитектурой для расширения Венского художественного музея.

Изображение предоставлено Жилем Ресеном Архитектура

WanderYards, разработанный Дэниелом Кёлером и студентами Бартлетта UCL, показывает, как сдвиги комбинаторной детализации обеспечивают разнообразие за счет повторения простых пространственных образцов.

Изображение предоставлено Дэниелом Келером, Bartlett UCL

VoxelChair v1.0, разработанный Мануэлем Хименесом Гарсиа и Жилем Рецином из Bartlett UCL Design Computation Lab, представляет собой прототип кресла, в котором используется новое программное обеспечение для проектирования для роботизированной 3D-печати.

Изображение предоставлено Мануэлем Хименесом Гарсиа, Bartlett UCL

Дизайнеры используют компьютерные инструменты для проектирования и изготовления уже почти одно поколение. За последние 30 лет мы узнали, что компьютеры могут помочь нам рисовать и создавать новые формы беспрецедентной сложности, а также обнаружили, что, используя технологии CAD-CAM, мы можем массово производить вариации без дополнительных затрат: это уже история — история первого цифрового поворота в архитектуре. Однако сегодня все более мощные вычислительные инструменты могут сделать гораздо больше. Компьютеры, как ни странно, теперь кажутся способными решать некоторые проблемы проектирования самостоятельно — иногда проблемы, которые мы не могли решить другим способом. Двадцать лет назад мы думали, что компьютеры — это машины для создания вещей; сегодня мы обнаруживаем, что они еще более необходимы как машины для мышления. Это одна из причин, почему многие, в том числе многие профессионалы в области дизайна, сейчас так воодушевлены искусственным интеллектом (ИИ). Однако сам термин далеко не нов: он уже был популярен в 1950-х и 60-х годах, когда учёные-компьютерщики считали, что искусственный интеллект должен имитировать логику человеческого разума — что компьютеры должны «думать» так же, как мы. . Сегодня, наоборот, становится все более очевидным, что компьютеры могут решать некоторые до сих пор непроницаемые категории проблем именно потому, что они следуют своей собственной, совершенно особой, логике: логике, отличной от нашей. И уже сейчас оказывается, что эта новая, постчеловеческая (или просто нечеловеческая) логика во многих случаях значительно превосходит нашу.

Основное различие между тем, как мы думаем, и тем, как компьютеры решают проблемы, заключается в том, что наш собственный мозг никогда не был запрограммирован на обработку больших данных. Когда нам приходится иметь дело со слишком большим количеством фактов и цифр, мы неизбежно должны отбросить некоторые из них или сжать их в более короткие обозначения, с которыми нам будет легче работать. Большая часть классической науки была средством достижения этой цели. Геометрия и математика, в частности исчисление, представляют собой потрясающие технологии сжатия данных. Они позволяют нам забыть слишком много деталей, которые мы все равно никогда не сможем вспомнить, поэтому мы можем сосредоточиться на главном. Сортировка — еще одна хитрость нашей профессии. Поскольку мы никогда не могли найти ни одного имени в случайном списке из 1 миллиона человек, мы вкладываем много усилий в сортировку этого списка, прежде чем использовать его: если имена упорядочены в алфавитном порядке, например, как в телефонном справочнике, мы можем нацелиться напрямую по имени, которое мы ищем, без необходимости читать все имена в списке, что заняло бы вечность. Однако именно это и делают компьютеры: поскольку они могут практически мгновенно сканировать любую огромную последовательность букв и цифр, им не нужно ничего сортировать в каком-то определенном порядке. Возьмите алфавитную сортировку как метафору нашего мышления в целом: мы помещаем вещи в определенные места, чтобы знать, где они находятся, когда они нам понадобятся; мы также сортируем вещи и идеи, чтобы понять мир. Но компьютерам все это не нужно: в отличие от нас, они могут искать, не сортируя. Компьютеры также не занимаются исследованием смысла жизни.

Точно так же, как мы не могли бы легко справиться со случайным списком из миллиона имен, когда ищем одно конкретное, мы не могли бы легко работать со случайной кучей из 1 миллиона различных кирпичей, когда они нам нужны, чтобы построить дом. И в этом случае наше естественное отвращение к большим данным (или к данным, слишком большим для управления ими) приводит нас к радикальным упрощениям. Во-первых, мы стандартизируем кирпичики, чтобы можно было предположить, что они все одинаковые. Затем мы укладываем их правильными рядами и размещаем все ряды в виде простых геометрических фигур — чаще всего прямоугольников или кругов, нарисованных на планах, фасадах и сечениях. Таким образом, мы можем забыть о физической форме и свойствах материала каждого отдельного кирпича и можем проектировать целые здания, составляя более простые и четкие очертания из более крупных и предположительно однородных поверхностей и объемов. Отдельный мастер, которому не нужно было следовать ни чертежей, ни счетов, которые нужно было предоставить, мог справиться с каждым кирпичом (или камнем, или деревянной балкой) на лету и по прихоти момента, следуя своему таланту, интуиции или вдохновению - именно так поступали многие досовременные люди. сооружения были построены. Но ни одному современному инженеру или подрядчику не придет в голову записывать каждый кирпичик один за другим, поскольку это займет вечность, а строительная документация будет такой же большой, как печатная Британская энциклопедия. И все же, еще раз, это то, что делают компьютеры. Сегодня мы можем записать, рассчитать и изготовить каждый отдельный кирпичик или блок здания — один за другим, до мельчайших частиц. Если частицы маленькие, их можно напечатать на 3D-принтере прямо на месте. Если они больше, их можно собрать с помощью роботизированных рук. Эта процедура совершенно одинакова и занимает одинаковое время, независимо от регулярности расположения компонентов, их количества, размеров и расположения. Вычисления такого масштаба сегодня уже стоят очень мало — и будут стоить все меньше и меньше.