建設における人工知能

翻訳者 | 崔昊

人工知能 (AI) は完全に変わると予想されています私たち世界 # ですが、# 知性を備えたロボットが社会を引き継ぐなど劇的な出来事はありません ## ＃ ＃＃＃起こる＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃。 #しかし、#、コンピューター アルゴリズム #は、 複雑なタスクを効果的に実行するこれがインテリジェンスであることに疑いの余地はありません。 #建設分野では、 の多くの側面で人工知能が活用されています

は、このフィールドを構築するための完璧なツールとして機能します。 # 建物や屋外スペースを設計する際には、芸術的要素を考慮します。 デザイン,現時点では、大量の # が必要です インテリジェントな操作。 アーキテクチャ設計 を数字に分解すると、 これにより、コンピュータコンピュータ

が参加できるようになります。空間の幾何学的形状

、合理的な利用法建築資材 , 使用される建築資材の量、風向き、耐荷重、さらには人の通行量もすべて ##人工知能を使用できますかmaturefields。 # もちろん、デザインとしては 人工知能 #プログラム 部分的には、コンピューターはこの作業の一部を予備的な方法で実行してきました。しかし、人工知能の約束は、コンピュータが ## の設計問題の解決策を見つけ出すことです。 #したがって、

#制限付き ## が必要です##人員介入##。

これを書いている時点では、建設における人工知能は研究と実験を通じて進歩しています。 多くの建設プロジェクトの複雑さと費用も考慮に入れてください。 にもかかわらず、

開発は依然として進んでいます。 とても興奮しています#,調査結果パッケージ 新興企業や大手テクノロジー企業の商用製品が多数含まれています。 ジェネレーティブ デザイン

機械学習 (ML) は

建設業界 は AIアプリケーション の主な焦点です。ただし、ML は AI と同じではなく、より重要な分野のサブセットです。 機械学習の使用 (ML) )

は、アルゴリズム を作成してトレーニングし、継続的なモデリングとテストを通じて行います。 、 #trying を継続して 段階的な改善を行った後## メソッドを使用してタスクを完了します。 このプロセスは人間の暗記学習と似ています 、機械学習のみ (ML) より速く実行できます。 機械学習 (ML) フレームワークの 1 つは GAN (Generative Adversarial Network) で、これは # の 2 つの教師なし学習を使用する手法です。 ##人工ニューラルネットワーク

#モデル。

このモデルの基本的な考え方は 、ジェネレーターと呼ばれるネットワーク 要件に従って作成されます。 コンテンツ #- たとえば、人間の顔の画像。次に、別の #ディスクリミネーターと呼ばれるニューラル ネットワーク##ジャッジジェネレーターの出力作成されたコンテンツ (顔画像) と一致するかどうか ＃＃＃＃＃＃＃＃＃一貫性のある＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃。 #2 つのニューラル ネットワーク

Relationship

、ジェネレーターは #ID## を騙そうとしています#、識別子 # は を回避するために防御します発電機に惑わされます。

この例では、最終的なジェネレーター

は ## になります。 #リアルな

#を作成します# は区別できず、最終的には差別者を騙します。

アパート建物データ セット | 画像ソース: Stanislas Chayo

##Stanislas Chaillou は、GAN を使用して建築設計を作成しようとしている多くの人々のうちの 1 人です。 #ハーバード大学での修士論文の研究では、Chaillou は GAN を使用してフロア プランのデザインを作成および改善しました。彼は職場で、スペースと機能が # に影響を与えるだけでなく、

##### デザインに影響を与え、生成される間取り図のスタイルにも影響を与えることに気づきました。 ############ から ############ まで。 ##################「スタイルは生成プロセスの本質に不可逆的に浸透しているようです############hit###### ######…アーキテクチャには不可知論的な AI は存在しません」と Chaillou 氏は Towards Data Science の記事で述べました。 ＃。 「その代わり、各モデルやアルゴリズムには独自のスタイル、個性、ノウハウがあります。」#########

バウハウスの影響を受けた学校であるフランク・ゲーリーやザハ・ハディッドなどの近代建築デザインスタイルを好むモデルをモデルにするなど、魅力的なコンセプトです。 （バウハウス）学校 影響、もう一つの融合 複数のスタイル。

Chaillou は Rayon を共同設立しました は、グラフィック空間デザインを専門とするコラボレーション ソフトウェア会社です。

GAN は、コンピューターで生成されたデザインを時間をかけてゆっくりと改善することを目的としたジェネレーティブ デザインのスタイルです。教師なし学習モデル (例: GAN) または と を組み合わせて使用​​できます。 #コラボレーション方法。

ジェネレーティブ デザインのもう 1 つの例は、 Delve # です。 ##、これは Google の Sidewalk Labs の不動産開発ツールです。 Delve は数分で何百ものデザインを生成できます。

#各設計では、小売店、住宅、駐車場、公共スペースのさまざまな要件が考慮されています。これらの設計には、特定の設計のコストを見積もるための詳細なコスト モデルもあります。

Web アプリケーション

テクノロジーの現状の利点は、必ずしもオンサイトである必要がないことです いくつかの ## を完了するための コンピューティング能力＃高度な作業。重要なのは、Web アプリケーションはフロントエンドでより洗練されており、 一方で、ローカル ソフトウェアとクラウド ソフトウェアの境界の区別があいまいになっていることです。

#一部の Web アプリは、

建設業界に革命を起こそうとしています#。 Delve はそのような例ですFinch 3D 同じことが当てはまります 。 Finch はプロジェクトの初期段階で使用されます#Finch の AI 機能は、設計要件に基づいて複数のオプションを生成できます。

人工知能に基づいて開発された別の会社Higharc は反復プロセスを通じて作成されるように設計されています3D モデルと計画自動住宅の を完成させるための #設計。 Higharc の創設者兼 CEO のマーク マイナー氏は、2020 年にフィナンシャル タイムズに次のように語っています。

2020 年後半に Autodesk が AI アーキテクチャのスタートアップ Spacemaker を買収しました。このクラウドベースのソフトウェアは、チームが Delve などのデザイン ツールを使用して不動産 Web サイトを分析およびデザインするのに役立ちます。

#Spacemaker は、ゾーニング、眺望、日光、騒音、風、道路、交通、ヒートアイランド、駐車場などの基準について、最大 100 の街区を分析できます。 .”

オムニバースに参入

ローカルであろうとクラウドであろうと、AI プロジェクトは大量のコンピューター能力を必要とし、グラフィックス カード

# はまさにそれを提供します。

NVIDIA のオムニバース

#コラボレーションおよびシミュレーション プラットフォームは、「3D シミュレーションおよび設計コラボレーションのための、スケーラブルなマルチ GPU リアルタイム リファレンス開発プラットフォーム」です。 Omniverse は、少数または多数のユーザーと単一または複数の GPU に対応できます。 Omniverse は、NVIDIA の RTX GPU と Pixar のユニバーサル シーン記述ソフトウェアの機能に基づいています。

Omniverse は単なるアーキテクチャ ツールではありません。代わりに、建築、エンジニアリング、アニメーション、工業デザインなどの分野でリアルな 3D デザインやシミュレーションを生成するために使用されます。

建築家は、Omniverse を Autodesk 3ds Max、Rhino、Trimble Sketchup などのツールと統合して、設計を 3D シミュレーションに変換できます。

現在、Omniverse の AI ジョブの多くでは、製品を Omniverse に入力する必要があります。一般的に、これらの製品はすべてワークフロー内で生成および設計されます。

しかし、将来はいくつかのエキサイティングな発展が約束されています。たとえば、トロントに拠点を置く NVIDIA の AI 研究ラボは、

GANverse 3D ## というツールを作成しました。 2D 画像を取得して 3D モデルに変換するツール。 AI ツール建設業界をどのように変えることができるかは簡単にわかりますまたは 3D モデリングに重点を置く 業界 。

コンピュータビジョン

多くのアートプロジェクトも人工的なものになります 建物におけるインテリジェンスの適用は、ロンドンの AI # などの の影響を受けます。 ## ビルドのデッドラス パビリオン。

クレジット：AI

##Buildこの小さな構造は NVIDIA GPU を使用して設計されています#出てきます ## は、コンピュータ ビジョンとディープ ラーニングを使用して、産業用ロボットによって作成された 3D

## モデルの機能を向上させます。 #構造要素を高速かつ正確に印刷する機能#。 #人工知能とアーキテクチャの未来人工知能 # は 多くの業界の未来#は希望をもたらします。建設業も例外ではありません。建設業界はまだ人工知能の適用段階にあります

#初期段階ですが、人工知能

#は優れた成果を示しています 建築設計を強化する可能性。 ただし、人工知能は存在しますが、駆動型ツール設計作業の完了を支援します。人間は依然として次の作業を行う必要があります。 # 設計結果について ##改善と 承認。

建設ツールはますます進化していますが、すぐに人間の建築家に取って代わられるわけではありません。

翻訳者紹介 Cui Hao 氏、51CTO コミュニティ編集者、シニア アーキテクトは、ソフトウェア開発とアーキテクチャで 18 年の経験があり、ソフトウェア開発とアーキテクチャの分野で 10 年の経験があります。分散アーキテクチャの経験。元HPの技術専門家。彼は喜んで共有し、600,000 回以上読まれる人気の技術記事を多数執筆してきました。 『分散アーキテクチャの原則と実践』の著者。 #原題: Artificial Intelligence in Architecture、著者: Kevin Vuリンク: https ://dzone.com/articles/artificial-intelligence-in-architecture#

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