建筑中的人工智能
发布时间：2022-07-29 09:58:00 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：人工智能 (AI) 有望彻底改变我们的世界，虽然并没有具有感知力的机器人接管社会这样戏剧性的事情发生。但是，计算机算法能够有效地执行复杂的任务确实毋庸置疑的，这就是智能。 对于建筑领域而言，在该领域的许多方面，人工智能将充当打造该领域的完美工具。
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人工智能 (AI) 有望彻底改变我们的世界，虽然并没有具有感知力的机器人接管社会这样戏剧性的事情发生。但是，计算机算法能够有效地执行复杂的任务确实毋庸置疑的，这就是智能。 对于建筑领域而言，在该领域的许多方面，人工智能将充当打造该领域的完美工具。在设计建筑物和户外空间时，会考虑艺术元素的设计，此时就需要大量的智能运算。 如果将建筑设计分解成数字，那么计算机就可以参与其中。空间的几何形状、合理利用建材、使用建筑材料的数量、风向、承重，甚至步行交通都是能否发挥人工智能的成熟领域。 当然，人工智能作为设计程序的一部分，计算机已经初步方式完成了其中的一些工作。然而，人工智能的前景是，计算机将找出解决方案来解决建筑中的设计问题，因此需要有限的人工进行干预。 在撰写本文时，建筑中的人工智能正在通过研究和实验向前发展。同时需要考虑到许多建筑项目的复杂性和费用。 尽管如此，其发展仍旧令人兴奋不已，其研究成果包括来自初创公司和主要科技公司的许多商业产品。 生成式设计 机器学习 (ML) 是建筑行业中 AI应用 的一大焦点。然而，ML 并不等同于 AI，而是更重要学科的一个子集。 使用机器学习（ML），是创建和训练算法，然后通过不断建模和测试，经过不断尝试以增量改进的方式完成任务。这一过程类似于人类学习死记硬背，只是机器学习（ML） 可以做得更快。 机器学习（ML） 中有一个框架是 GAN 或生成对抗网络，这是一种使用两个人工神经网络的无监督学习模式。 该模式的基本思路是，一个称为生成器的网络按照要求创建内容- 例如人脸图像。然后，另一个称为鉴别器的神经网络判断生成器的输出与创建的内容（人脸图像）是否一致。 两个神经网络是一种竞争关系，生成器试图欺骗鉴别器，而鉴别器则进行防御以免被生成器误导。 在示例中，最终生成器会创建越来越逼真的人脸图像，直到与真实图像无法区分，最终愚弄鉴别器。 公寓楼数据集 | 图片来源： 斯坦尼斯拉斯·夏尤 Stanislas Chaillou 是众多尝试使用 GAN 来创建建筑设计的人之一。 对于他在哈佛的硕士论文工作，Chaillou 使用 GAN 来创建和改进平面图设计。在工作中，他发现空间和功能不仅会影响到设计，还会影响到 GAN 生成的平面图的风格。 “似乎风格不可逆转地渗透到生成过程的本质中了......对于建筑来说不会有不可知的人工智能，”Chaillou 在一篇关于走向数据科学的文章中说到。“相反，每个模型或算法都会有它的风格、个性和专有技术。” 这是一个吸引人的概念，例如，您可以拥有一些喜欢现代建筑设计风格的模型，例如弗兰克·盖里（Frank Gehry）和扎哈·哈迪德（Zaha Hadid），一个受包豪斯（Bauhaus）学派影响，另一个融合了多种风格。 Chaillou 与人共同创立 了Rayon，这是一家专门从事平面空间设计的协作软件公司。 GAN 只是生成式设计的一种风格，其想法是随着时间的推移慢慢改进计算机生成的设计。可以使用无监督学习模型（例如 GAN）或结合人工输入的协作方式。 生成式设计的另一个例子是 Delve，它是来自 Google 的 Sidewalk Labs 的房地产开发工具。Delve 可以在几分钟内生成数百个设计。 每个设计都考虑了各种零售、住宅、停车场和公共空间的要求。这些设计还有一个详细的成本模型来估计给定设计的成本。 网络应用 技术状态的美妙之处在于，不一定需要现场的计算能力来完成一些高级工作。重要的是，Web 应用程序在前端变得越来越精致，同时模糊了本地软件和云软件之间的界限。 一些网络应用程序正在寻求彻底改变建筑行业。 Delve 就是这么一个例子Finch 3D 也是如此。Finch 用于项目的早期阶段，Finch 的 AI 功能可以根据设计需求生成多个选项。 另一家基于人工智能开发的公司Higharc，它旨在通过迭代过程创建 3D 模型和计划从而完成自动化房屋的设计。 Higharc 创始人兼首席执行官 Marc Minor 在 2020 年告诉英国《金融时报》：“虽然买家或建筑商看到的是一个简单的 3D 模型，但幕后有复杂的算法不断确定关键细节，而这些细节通常需要数小时的人工操作。” Autodesk 于 2020 年底收购了 AI 架构初创公司 Spacemaker。这款基于云的软件可帮助团队使用 Delve 等设计工具分析和设计房地产网站。 该公司在 Autodesk 博客文章中表示，“Spacemaker 可以分析多达 100 个城市街区的标准：分区、景观、日光、噪音、风、道路、交通、热岛、停车等等。” 走进Omniverse 无论是在本地还是在云端，AI 项目都需要大量的计算机能力，而显卡恰好能够提供这种能力。 （编辑：汕尾站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
