Современные нейросетевые технологии всё больше внедряются в различные сферы нашей жизни, в том числе и в архитектуру. Искусственный интеллект способен не только генерировать оригинальные архитектурные идеи, но и значительно ускорить и упростить процесс проектирования зданий.
Всем привет! Меня зовут Константин Финк, я предприниматель с опытом более 15 лет. С помощью искусственного интеллекта полностью вышел из операционки, а бизнес стабильно растет и с каждым месяцем приносит все больше прибыли
Генерация креативных идей
Одно из ключевых применений нейросетей в архитектуре - это генерация новых креативных и функциональных проектных решений. С помощью обученных на больших массивах данных ИИ-моделей, архитекторы могут получать нестандартные варианты зданий, которые сложно придумать человеческому мозгу
Например, архитектурная студия Zaha Hadid Architects использовала генеративную нейросеть для разработки проекта штаб-квартиры компании Bee'ah в Шардже, ОАЭ. Система на основе глубокого обучения создавала множество уникальных концепций, из которых команда проектировщиков выбрала наиболее интересные и перспективные.
Как известно, ОАЭ идет впереди планеты всей, поэтому использование ИИ в архитектуре для них не в новинку
Ускорение процесса проектирования
Нейросетевые технологии также позволяют значительно ускорить и оптимизировать рутинные процессы архитектурного проектирования. Так, ИИ-модели можно обучить автоматически генерировать чертежи, рендеры, spline-модели и другую необходимую документацию.
Например, стартап Rmdy.ai разработал нейросетевую систему, которая на основе 3D-модели здания и базовых требований автоматически создаёт весь необходимый комплект чертежей и визуализаций. Это позволяет архитекторам в разы ускорить рабочий процесс и сосредоточиться на творческой части проектирования.
Предсказание эксплуатационных характеристик
Кроме того, нейросети могут применяться для прогнозирования различных эксплуатационных характеристик зданий ещё на этапе проектирования. Например, можно обучить ИИ-модель предсказывать энергоэффективность объекта, его акустические свойства, технические характеристики инженерных систем и т.д.
Для этого можно собрать все доступные материалы, инструкции и данные (опять же, с помощью нейросетей), создать базу знаний и использовать ее для прогнозирования характеристик
Такие предсказания помогают архитекторам и инженерам оперативно вносить изменения в проект, чтобы максимально повысить функциональность и эксплуатационные качества здания ещё до его возведения.
Кстати, как вы думаете, эти здания спроектировала нейросеть или человек?
И да, эти проекты создал Даниил Мацейко с помощью нейросети. Вот вам и готовое решение для загородного дома с использованием ИИ
ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ:
Бот собственной разработки с CHAT GPT Ассистентами, которым пользуются сотрудники моих компаний в ТГ - https://t.me/ru_chat_gpt_free_bot
- Чтобы быть в курсе нейросетей и получать легкий контент Insta: @fink_gpt
- Бесплатные уроки, обзоры нейросетей: http://www.youtube.com/@chat_gpt_expert
- Telegram канал: https://t.me/chat_gpt_expert
