研究者たちは建設における人工知能の利用を研究している

過去数十年にわたり、AI ツールは、コンピューター サイエンスから製造、医学、物理学、生物学、さらには芸術に至るまで、ますます多くの分野でデータの分析や基本的なタスクの完了に使用されてきました。ミシガン大学の研究者たちは最近、建設における人工知能の利用について調査している。国際建築コンピューティングジャーナルに掲載された彼らの最近の論文では、特に新しい建築設計を作成するツールとしての人工知能の可能性について探究しています。

「パートナーのサンドラ・マニンガーと私は、建築と人工知能の交わる部分に長い間魅了されてきました」と研究者の一人は語った。「私たちが初めてAI研究に触れたのは、1998年に共通の友人を通じてオーストリア人工知能研究所を紹介されたときで、2006年にはウィーン応用芸術大学で建築学のための初の機械学習コースを開催しました。」

最初に、研究者らは、2D から 2D へのニューラル タイプ転送タスクにおける最も単純な既存のニューラル ネットワークのパフォーマンスを評価しました。これらのタスクでは基本的に、特定のスタイルに一致するように画像 (ターゲット イメージ) を変更する必要があります。これは、ヴィンセント・ヴァン・ゴッホなどの特定の画家のスタイルを反映するように絵画を変更することを意味する場合があります。デル・カンポ氏、マニンガー氏、およびその同僚たちは、研究の中で、ニューラルネットワークを使用して、特定の建築様式に適合するように設計を変更することを具体的に試みました。

ロボットガーデン。このプロジェクトは二足歩行ロボットのテストの場であり、完全にニューラル ネットワークを使用して設計された最初のアーキテクチャでした。

「その後、2D から 3D へのスタイル転送の実験を始めました。これにより、スタイルをメッシュ モデルに転送できるようになります」と研究者らは説明しています。 「建築の本質的な 3D 特性を考えると、2D だけで作業していてもあまり成果は得られないことにすぐに気づきました。そこで現在、純粋な 3D 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を研究しています。」

彼らは、彼が作成し、OBJ ファイルとして保存したいくつかの 3D モデルを含むデータセットをコンパイルしました。次に、このデータにラベルを付け、それを使用して CNN をトレーニングしました。このデータセットでトレーニングする場合、CNN は、デル カンポの作品の典型的なスタイルに合うように建物のデザインを変更することを学習する必要があります。

「トレーニングデータセットを作成するこの方法の背後にある考え方は、それがうまくいけば、CNN は、私が作成したものではないにもかかわらず、デザイナーとしての私の本来の感性に近いモデルを生成できるはずだということです」と研究者らは説明した。

彼らの論文は、生成的敵対的ネットワーク (GAN) を使用して建築設計を生成する方法の例を示しています。彼らはまた、ミシガン大学で開発された二足歩行ロボットの試験場を作ることを目的とした「ロボットガーデン」と呼ばれる進行中のプロジェクトの概要も説明した。

ロボットガーデンでは、特定の場所の地形や建築の特徴を「夢」や「幻覚」で見ることができるかどうかを初めてテストしました。夢や幻覚について話すとき、私たちはそれを難解な言い方で言っているのではなく、コンピューターサイエンスの用語を借用しているのですが、コンピューターサイエンスの用語自体も神経科学から借用したものです。

• 深センのAttnCNNをベースにしたプロジェクト。

最近の研究で、デル・カンポ氏とその同僚は、特定のアルゴリズムが「幻覚的な」あるいは「想像上の」デザインを作成する能力を評価した。これらには、人間がサイケデリックな夢や幻覚的な夢を見ることを可能にする脳のプロセスをシミュレートするニューラル ネットワーク ベースのモデルである DeepDream などのアルゴリズムが含まれます。

実験を行うために、研究者たちはさまざまな建築物や地形の特徴の画像を含むデータセットをまとめました。次に、これらの画像に対して DeepDream アルゴリズムをトレーニングし、既存の建物にこれらの特徴を「幻覚」させることができるようにしました。

「興味深いことに、私たちが得た結果は、デザインに直接反映できるものではないにもかかわらず、非常に有望なものだった」とデル・カンポ氏は語った。 「人間の脳にはできるが、AI では十分にできないことがあることに私たちは気づきました (間違いを創造的な解決策に変える可能性を認識しました)。この能力は、脳の誤読、脳内のニューロンの誤った活性化、そして脳内の近道が奇妙な形で「ひらめき」の瞬間を生み出すことから生まれます。

研究者たちは現在、ミシガン・ロボティクスの人工知能の専門家と緊密に協力し、3D建築設計に役立つさまざまなAI技術をテストしている。