建築中的人工智慧

譯者| 崔皓

人工智慧(AI) 有望徹底改變我們的世界，雖然並沒有具有#感知力的機器人接管社會這樣戲劇性的事情 發生。 但是，電腦演算法#有效地執行複雜的任務確實毋庸置疑的，這就是智慧。

對於建築領域而言，在該領域的許多方面，人工智慧 #將扮演打造該領域的完美工具。在設計建築物和戶外空間時，會考慮#藝術元素##的設計，此時就需要##大量的#智慧運算。

如果將建築設計#分解成數字，那麼計算機就可以參與其中##。空間的幾何形狀、合理使用##建材 、使用建#築物材料的數量、風向、承重，甚至步行交通都是 #能否發揮人工智慧#的

# #成熟領域。 當然，#人工智慧作為設計程式的一部分，計算機已經初步方式完成了其中的一些工作。然而，人工智慧的前景是，電腦將找出解決方案來解決建築中的設計問題，因此需要#有限的##。

########進行幹預############。 ##########

在撰寫本文時，建築中的人工智慧正在透過研究和實驗向前發展。 同時需要考慮到許多建築專案的複雜性和費用。

儘管如此，令人興奮不已，其研究成果包

#括來自新創公司和主要科技公司的許多商業產品。 生成式設計

機器學習(ML) 是建築業 中AI應用的一大焦點。然而，ML 並不等同於 AI，而是更重要學科的子集。 使用#機器學習（ML#），是創建和訓練演算法，然後透過不斷建模和測試，經過不斷嘗試以增量改進 #的方式完成任務。

這一過程#類似於人類學習死記硬背，只是機器學習（ML#） 可以做得更快。 機器學習（ML）

 ############中有#############一個框架是GAN 或產生對抗網絡，這是一種使用兩個################人工神經網路######################### ####模式############。 ##########

此模式的基本想法是，稱為生成器的網路依照要求創建內容- 例如人臉圖像。然後，另一個稱為鑑別器的神經網路判斷生成器的輸出與已建立的內容（人臉圖像）是否一致。

兩個神經網路#是一種競爭關係，生成器試圖欺騙識別

##器，而

鑑別器#則進行防禦##以免被生成器誤導

。

在範例中，最終生成器會創建越來越逼真的人臉圖像，直到與真實##圖像無法區分，最終愚弄鑑別器。

公寓大樓資料集 | 圖片來源： 斯坦尼斯拉斯夏尤 # Stanislas Chaillou 是眾多嘗試使用GAN 創建建築設計的人之一。 對於他在哈佛的碩士論文工作，Chaillou 使用 GAN 來創建和改進平面圖設計。在工作中，他發現空間和功能

#########不僅#############會影響########################會影響############到# ###########設計，也會影響############到############ GAN 產生的平面圖的風格。 ##################「似乎風格不可逆轉地滲透到生成過程的本質############中了####### ######......對於建築來說不會有不可知的人工智慧，」Chaillou 在一篇關於走向數據科學的文章中說############到############。 「相反，每個模型或演算法都會有它的風格、個性和專有技術。」#########

這是一個吸引人的概念，例如，您可以擁有一些喜歡現代建築設計風格的模型，例如弗蘭克·蓋瑞（Frank Gehry）和扎哈·哈迪德（Zaha Hadid ），一個受包浩斯（#Bauhaus##）學派 影響，另一個融合了多種風格。

Chaillou 共同創立 了Rayon##Rayon

#，這是一家專門從事平面空間設計的協作軟體公司。 GAN 只是生成式設計的一種風格，其想法是隨著時間的推移慢慢改進電腦生成的設計。可以使用無監督學習模型（例如GAN）或#結合人工輸入的協作方式

。 生成式設計的另一個範例是 #Delve

#，它是來自Google 的Sidewalk Labs 的房地產開發工具。 Delve 可以在幾分鐘內產生數百個設計。

每個設計都考慮了各種零售、住宅、停車場和公共空間的要求。這些設計還有一個詳細的成本模型來估計給定設計的成本。 網路應用程式技術狀態的美妙之處在於，不一定需要現場的運算能力來完成一些##高階工作。重要的是，Web 應用程式在前端變得越來越精緻，同時

#模糊了本地軟體和雲端軟體之間的界限。

一些網路應用程式正在尋求徹底改變建築業。 Delve 就是這麼一個例子Finch 3D 也是如此。 Finch 用於專案的早期階段，

######Finch 的 AI 功能可以根據設計需求產生多個選項。 ##########

另一家基於人工智慧開發的公司Higharc，它旨在透過迭代過程創建3D 模型和計劃從而完成#的

的

設計。

Higharc 創辦人兼執行長Marc Minor 在2020 年告訴英國《金融時報》：「雖然買家或建築商看到的是一個簡單的3D 模型，但幕後有複雜的演算法不斷確定關鍵細節，而這些細節通常需要數小時的人工操作。」

Autodesk 於2020 年底收購了AI 架構新創公司Spacemaker。這款基於雲端的軟體可協助團隊使用 Delve 等設計工具分析和設計房地產網站。

該公司在Autodesk 部落格文章中表示，「Spacemaker 可以分析多達100 個城市街區的標準：分區、景觀、日光、噪音、風、道路、交通、熱島、停車等等。」#走進Omniverse

無論是在本地還是在雲端，AI 專案都需要大量的電腦能力，而顯示卡

剛好能夠提供這種能力。

#NVIDIA 的Omniverse

#協作和模擬平台是「用於3D 模擬和設計協作的可擴展、多GPU 即時參考開發平台」。

Omniverse 可以容納少量或大量使用者以及單一或多個 GPU。 Omniverse 基於 NVIDIA 的 RTX GPU 和皮克斯的通用場景描述軟體的功能。

Omniverse 不只是一種架構工具。相反，它用於為建築、工程、動畫或工業設計等領域生成逼真的 3D 設計和模擬。 建築師可以將 Omniverse 與 Autodesk 3ds Max、Rhino 和 Trimble Sketchup 等工具集成，將設計轉換為 3D 模擬。 目前，Omniverse 的許多AI 工作需要將產品輸入到Omniverse中， 通常來說這些產品都是在工作流程中產生和設計的。 然而，未來有望出現一些令人興奮的發展。例如，NVIDIA 位於多倫多的AI 研究實驗室創建了一個名為 #GANverse 3D #的工具，該工具可以獲取2D 影像並將其轉換為3D 模型。很容易看出，人工智慧工具可以#改變##建築業或任何以3D 建模

######為主的############產業。 ##########

電腦視覺

許多藝術專案也會應為人工智能在建築中的應用而受到影響，例如倫敦的##AI  Build 的Deadalus 展館。

Credit：AI Build

這個小型結構是使用NVIDIA GPU 設計出來的，使用電腦視覺和深度學習來提高工業機器人創建的3D模型的能力，包括列印結構元素的速度和準確度的能力。

人工智慧和建築的未來

人工智慧##為#許多產業的未來帶來了希望，建築也不例外。雖然建築業還處於應用人工智慧的 #早期階段，但人工智慧在增強架構設計方面表現出很大的##。

然而，儘管#有人工智慧驅動的工具協助完成設計工作，#人類仍需要對設計結果進行改進與已核准。 儘管建築工具越來越先進，但它們不會很快取代人類建築師。

譯者介紹

崔皓，51CTO社群編輯，資深架構師，擁有18年的軟體開發與架構經驗，10年分散式架構經驗。曾任惠普技術專家。樂於分享，寫了許多熱門科技文章，閱讀量超過60萬。 《分散式架構原理與實務》作者。

原文標題：Artificial Intelligence in Architecture，作者：Kevin Vu

##連結： https://dzone.com/articles/artificial-intelligence-in-architecture

 

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