Искусственный инеллект в архитектуре

КОНЦЕПЦИЯ СТРОИТЕЛЬСТВА

ПАВИЛЬОНА

| ИАиД|

Искусственный интеллект – это область компьютерной науки, направленная на создание программ, способных обучаться, принимать решения и действовать аналогично человеческому интеллекту. В сфере архитектуры ИИ привносит новаторские тенденции, осуществляемые через робототехнику, науку о компьютерном зрении и машинное обучение.

Существенным развитием стало использование искусственного интеллекта для генерации архитектурных проектов. Эта методология оптимизирует процесс проектирования, базируясь на обучении на основе данных.

Суть ИИ в архитектуре заключается в обучении на данных. Передовые алгоритмы тщательно изучают обширные архитектурные данные, включая планы зданий, конструкции, материалы и исторические архитектурные аспекты. Впоследствии ИИ использует эти знания для создания инновационных архитектурных проектов, предлагая разнообразные варианты и улучшения.

Также, ИИ в архитектуре обрабатывает большие объемы данных, включая климатические, географические и структурные характеристики. С использованием алгоритмов машинного обучения ИИ выявляет закономерности, что помогает архитекторам принимать обоснованные решения на основе научных фактов.

Процедура создания архитектурных проектов с использованием ИИ предполагает использование разнообразных методов и алгоритмов для формулирования отличительных и творческих решений.

Некоторые из этих методов:

Глубокие нейронные сети. Использование глубоких нейронных сетей является инструментом для создания архитектурных проектов. Эти сети проходят обучение с использованием обширных наборов данных, включающих описания, а также изображения архитектурных стилей и элементов. После обучения нейронная сеть может создавать новые изображения, имитирующие определенные стили или характеристики.

Генетические алгоритмы. Этот метод основан на эволюционном проектировании, при котором искусственный интеллект создает случайные архитектурные проекты, а затем отбирает наиболее успешные на основе заранее установленных критериев качества. Подобно естественному отбору, этот процесс повторяется несколько раз, позволяя искусственному интеллекту находить наилучшие архитектурные решения.

Рекуррентные нейронные сети. Рекуррентные нейронные сети особенно ценны при создании архитектурных проектов, связанных с последовательностью действий или решений. Они облегчают создание пошаговых последовательностей в процессе проектирования.

Графические алгоритмы. Это алгоритмы, охватывающие методы рисования или моделирования, используются для создания архитектурных проектов. К примеру, алгоритмы выпуклой оболочки определяют оптимальную форму здания на основе заданных ограничений. Эти алгоритмы также можно использовать для создания подробных 2D- или 3D-моделей здания и его окрестностей.

Источник: vk.com

Комментарии: