«Генеративный дизайн»- это революционная технология, использующая алгоритмы искусственного интеллекта для проектирования. За кратчайшие сроки генеративный дизайн может создать сотни тысяч вариантов конструкций и планировок, опираясь на критерии и ограничения, например, способ производства, материалы, заданные проектировщиком, при этом, нередко предлагая варианты, которые человек не может даже вообразить. Последнему, остается только выбрать нужный вариант.
Сегодня генеративный дизайн, в основном, используется для разработки изделий в промышленности. Например, при проектировании кронштейна сидения для автомобилей GeneralMotors. Но, есть и успешные примеры его применения в строительной отрасли.
Например, Autodesk использовал эту технологию при проектировании своего офиса в Торонто. Исходя из заданных параметров и ограничений, программа всего за несколько дней нашла и протестировала 10 тысяч вариантов планировки офиса. Она вычислила оптимальную планировку пространства с расположением рабочих мест каждого из сотрудников, переговорных комнат и других общих зон. Причем, с учетом всех возможных факторов, - от количества дневного света в различных частях офиса и вида из окна до визуальных раздражителей, уровней шума и предпочтений по взаимодействию между отделами. После того, как искусственный интеллект предложил все возможные варианты, был выбран тот, который максимально соответствовал ключевым целям проекта.
А голландская строительная фирма Van Wijnen Groep использовала генеративный дизайн Autodesk при строительстве доступного жилья в городе Алкмар. Требовалось спроектировать жилой квартал так, чтобы одновременно соблюсти местные строительные нормы и требования девелопера. Для проекта было разработано семь параметров, в том числе финансовые, экологические, а также архитектурные. Каждый из полученных вариантов компоновки участка оценивался по ним, в итоге были выбраны лучшие варианты.
Стройка становится все более интеллектуальной. На это, среди прочего, влияет использование датчиков и беспилотных летательных аппаратов для сбора информации об объекте, а также появление инструментов на базе искусственного интеллекта для анализа полученных данных.
Датчики могут контролировать техническое состояние объекта, проводя мониторинг в режиме реального времени и тем самым повышая его безопасность. Например, компания TriaxTechnologies создает носимые устройства, которые позволяют в реальном времени мониторить персонал и оборудование на стройплощадке. За ними можно наблюдать прямо на модели в облачной платформе Autodesk BIM 360. Также они позволяют делать оповещения в случае падений, включать сирену для эвакуации рабочих с нужного участка.
Если говорить о примерах аналитики данных, стартап Smartvid.io использует искусственный интеллект и машинное обучение для анализа фото и видео информации на стройплощадке. Технология, интегрированная с Autodesk BIM 360, может применяться для повышения безопасности, контроля качества строительства и повышения эффективности процессов. Доступ к платформе и данным можно осуществить с любых устройств: дронов, камер GoPro, мобильных телефонов и планшетов.
На стройку постепенно приходят технологии производства, например, 3D-печать и роботы. Так, недавно Autodesk представил грузовик Toolbox с двумя роботами Panasonic, которые могут печатать прочные металлические детали и элементы для зданий прямо на строительной площадке. Технологию уже опробовала компания Dura Vermeer. Она использовала этот набор аддитивного производства для стройки для установки стеклянной облицовочной стены, которая требует очень точного размещения элементов, а также для печати функциональных и одновременно эстетичных конструкций, составляющих часть наружной конструкции здания.
Конечно, для безопасного и продуктивного взаимодействия роботы должны научиться правильно понимать поставленную перед ними задачу и распознавать окружающие объекты, в том числе людей. Autodesk пытается решить и эту задачу. Команда исследователей из Autodesk AI Lab разработала проект Brickbot, роботизированную систему, которая учится анализировать окружающие условия и адаптироваться к ним для того, чтобы правильно выполнять поставленную перед ним задачу. BrickBot оснащен камерами, сенсорами и нейронными сетями, которые позволяют ему обрабатывать и реагировать на поступающую информацию.
Обучение BrickBot происходит с помощью кирпичиков Лего. Его задача состоит в том, чтобы разобраться в горстках игрушечных кубиков, используя машинное обучение, выбрать соответствующие детали для заданной конструкции, а затем собрать ее, хватая и складывая кирпичики вместе в правильной последовательности и в нужном месте. Система учится работать с кирпичиками всех возможных конфигураций. Прямоугольников, квадратов, миниатюрных людей, поскольку в промышленности компоненты могут быть абсолютно любой формы.
Источник: ProfiDOM.com.ua
