探索人工智能在建筑中的使用

在过去的几十年中，人工智能（AI）工具已用于分析数据或完成越来越多的领域中的基本任务，这些领域从计算机科学到制造，医学，物理学，生物学乃至艺术学科。密歇根大学的研究人员最近一直在研究人工智能（AI）在建筑中的使用。他们的最新论文发表在《国际建筑计算杂志》上，专门探讨了AI作为创建新建筑设计工具的潜力。 “我的搭档Sandra Manninger和我本人对将授粉领域和AI进行交叉授粉的想法长期困扰，”进行这项研究的研究人员之一Matias del Campo告诉Tech Xplore。 “我们于1998年首次接触AI研究，当时我们通过共同的朋友Arthur Flexer博士被介绍给了OFAI（奥地利人工智能学院），并且在大学开设了第一门机器学习体系结构课程于2006年在维也纳应用艺术学院毕业。”

在他们最初对AI在建筑中的潜在用途产生兴趣之后的几年，del Campo和Manninger开始与密歇根大学的机器人学系合作。与部门主任Jessy Grizzle以及她的博士学位之一Alexandra Carlson一起工作。学生们，他们能够大大扩展他们的研究。他们在《国际建筑计算杂志》上发表的研究是一系列研究工作中的最新成果，他们调查了AI技术在设计建筑解决方案中的使用。

德尔坎波说：“我们过去的论文，包括《风格问题》，《虚幻的地图》和《机器幻觉》，构成了我们最近研究的基础。” “所有这些工作的主要目的是为建筑应用开放AI，并且有很多机会。它们涵盖了从优化问题的解决方案到用于询问诸如代理方面等哲学问题的新领域的领域。 ，作者身份和敏感性。我们认为，这是真正的21世纪第一种设计技术。”

最初，研究人员评估了现有的最简单的神经网络在2D到2D神经样式转换任务上的性能。这些任务实质上需要更改一个图像（即目标图像），以使其与特定样式匹配。例如，这可能意味着要更改绘图，使其反映特定画家（例如文森特·梵高）的风格。在他们的工作中，del Campo，Manninger及其同事专门尝试使用神经网络来转换设计，以使其与特定的建筑风格（例如现代或巴洛克式）相匹配。

“我们后来开始尝试进行2-D到3-D样式转换，您可以在其中将样式转换为网格模型，” del Campo解释说。考虑到架构的固有3D性质，我们很快意识到仅仅进行2D工作不会使我们走得太远。我们目前正在探索一种纯3D卷积神经网络（CNN），该网络在广泛的基础上进行了训练OBJ模型数据库”。

Del Campo编译了一个数据集，其中包含他创建的多个3-D模型并保存为OBJ文件（即可以在众多3-D图像编辑程序中打开和导出的格式）。然后，他标记了这些数据并用于训练CNN。在接受此数据集训练后，CNN应该学习更改建筑设计，以使其与del Campo作品的典型风格相匹配。

“创建训练数据集的这种方法的想法是，如果可行，CNN应当能够生成与我作为设计师的固有敏感性相近的模型，但并非由我创建，” del Campo解释说。 “这又是话语含义发挥作用的领域之一。作者是谁？在创建和标记数据库时是我吗？是算法还是开发算法的程序员？当然更多的是自下而上的设计方法比自上而下的设计方法。”

del Campo及其同事在论文中提供了一个示例，说明如何使用生成对抗网络（GAN）进行建筑设计。他们还概述了一个仍在进行中的名为“机器人花园”的项目，该项目旨在为密歇根大学开发的双足机器人创建测试平台。

德尔坎波说：“我们在机器人花园中首次测试了我们能否在给定的地点上“梦想”或“半透明”地形和建筑特征。” “当我们谈论做梦或幻觉时，我们并不是以深奥的方式讲这个，而是从计算机科学中学到术语，而他们本身就是从神经科学中借用的。”

在最近的研究中，del Campo及其同事评估了特定算法创建“半透明”或“想象中”设计的能力。这些算法包括DeepDream之类的算法，DeepDream是一种基于神经网络的模型，可以模拟大脑过程，使人类拥有迷幻或梦幻般的梦想。

为了进行实验，研究人员编辑了包含具有不同建筑和地形特征的图像的数据集。随后，他们在这些图像上训练了DeepDream算法，以便可以将这些功能“半透明”到现有的建筑工地上。

德尔坎波说：“有趣的是，尽管不能直接转化为设计，但我们得到的结果还是非常鼓舞人心的。” “我们意识到人脑可以做的事情是AI尚无法做到的：认识到将错误转化为创造性解决方案的潜力。这种能力是由于我们错误理解思维，错误激发思维能力而实现的。大脑中的神经元，大脑中的捷径如何产生“尤里卡”时刻的怪异方式。目前，我们正在探索如何将计算过程中的“错位”故意用于创造性设计。”

del Campo，Manninger及其同事最近的工作强调了在建筑中引入AI工具的令人兴奋的新可能性。目前，研究人员正在与密歇根机器人公司的AI专家密切合作，测试一系列有助于3D建筑设计的AI技术。

Del Campo和Manninger还写了两本专注于在建筑中使用AI的书，这两本书将于2021年和2022年出版。第一本书讨论了使用AI进行建筑设计的理论意义，涉及诸如代理等方面。 ，后人类/自动化世界中的作者，作者和设计。另一方面，第二本书概述了与在建筑中使用AI相关的技术方面。

del Campo说：“总的来说，我和我的共同作者非常乐于分享我们的专业知识，可以通过我们的YouTube频道免费使用这些方法。” “我的实践（SPAN）正在将新开发的方法应用于设计任务。机器人花园很可能是基于的第一个建筑项目。除了这种建筑之外，我们还在今年夏天为大型中学设计了一个竞赛项目，基于一个AttnGAN。概述此过程和我们的发现的论文将很快发表。”更多信息：面向幻觉机器-具有计算视觉的设计。国际建筑计算杂志（2020）。 DOI：10.1177 / 1478077120963366。

引用：探索人工智能在建筑中的使用（2020年11月27日）于2020年11月28日从https://techxplore.com/news/2020-11-exploring-artificial-intelligence-architecture.html检索

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