Артур Ишмаев, руководитель группы автоматизации проектирования ПИК, рассказал про методы машинного обучения и нейросети, которые тестировала его команда при разработке своей R2 — платформы для архитектурно-градостроительного моделирования и оценки потенциала площадки.
Нейросети для архитектурной генерации
Здесь нейросети помогают с генерацией планов застройки, этажей и квартирографией.
Инструменты: нейросети Stable Diffusion, ArchiGAN, Graph2Plan, HouseGAN, HouseGAN++, Wallplan, BubbleFormer, Deeplayout, Building GAN, House Diffusion, а также методы генерации MIQP-based Layout Design for Building Interiors и Data-driven Interior Plan Generation for Residential Buildings.
ИИ для аналитики и прогнозирования
На нейросетях можно рассчитать инсоляцию, ветростойкость, теплоемкость помещений и другие характеристики. Например, DaylightGAN выводит количество естественного освещения, а ComfortGAN прогнозирует тепловой комфорт внутри здания.
Также нейросети помогают проанализировать абстрактные категории территории и сформировать удобную городскую среду. Например, на нейронке StyleGAN2 ПИК пробовали сгенерировать визуал будущих проектов, дав ИИ на вход фото фасадов исторической застройки Уфы и окружающей город природы.