Что, если бы мы могли всего за несколько кликов мышью создавать предметы интерьера не хуже, чем кресло Egg Chair или шезлонг Ле Корбюзье? Или конструировать здания не менее примечательные, чем Центр Гейдара Алиева в Баку авторства Захи Хадид? Казалось бы, это дело далекого будущего. Но уже сегодня с помощью нейросетей можно грамотно расставлять объекты городской среды, планировать дизайн посещений и проектировать стулья как Йорис Лаарман.

Раньше, когда архитектор проектировал здание и хотел внести существенное изменение в план: передвинуть одну из стен или оконный проем, — это отнимало слишком много времени. Он представлял разные варианты расположения стены в своей голове, просчитывал риски — и только после этого вручную менял САПР-чертеж. И даже так упускал множество деталей.

Ни один архитектор, каким бы талантливым он ни был, не может продумать все альтернативы дизайна и учесть все параметры при его разработке, используя лишь ресурсы своего мозга. Поэтому несколько лет назад на рынке появились генеративные технологии проектирования — компьютерные инструменты дизайна, вдохновленные нейросетевыми технологиями и лучшими архитектурными практиками.

Все на своих местах

Главное преимущество генеративных технологий дизайна — умение создавать трехмерные модели объектов без какого-либо вмешательства со стороны конструктора. ПО для генеративного проектирования в автоматическом режиме тестирует и оценивает различные варианты дизайна и определяет лучшие из них на основании заложенных в программу параметров. Сам же архитектор или дизайнер выступает в роли наблюдателя и подключается только для решения сложных проектных вопросов.

Благодаря такому подходу генеративный дизайн позволяет в сжатые сроки и с высокой точностью проектировать и оптимизировать абсолютно любые типы конструкций. При этом компьютеру не так важно, что именно конструировать. Ведь и промышленный станок, и офисное помещение — лишь набор деталей, которые программа должна организовать определенным образом. Отличаются лишь параметры, учитываемые алгоритмом при разработке модели. Поэтому генеративный дизайн набирает популярность и в промышленном, и в архитектурном, и в бытовом дизайне.

Впрочем, пока далеко не все дизайнеры и другие представители креативных индустрий готовы смириться с цифровизацией их рабочих процессов. Многих из них до сих пор беспокоит вопрос, способна ли машина справиться с решением творческих задач. Разбираемся, как это работает.

Расчет вместо креатива?

На первый взгляд, принцип работы ПО для генеративного дизайна достаточно примитивен: дизайнер вносит в систему набор фиксированных параметров, назначает задачу, нажимает пару кнопок — и получает на выходе множество вариантов дизайна. Однако на деле все не так просто. Программы генеративного дизайна обычно строятся на самых передовых ИТ-продуктах, таких как алгоритмы машинного обучения и облачные вычисления. Именно эти технологии позволяют проектировщикам точно рассчитывать различные сценарии дизайна в автоматическом режиме.

Более того, инструменты генеративного дизайна постоянно совершенствуются. Так, недавно появившееся ПО на основе генетических алгоритмов произвело настоящую революцию в индустрии. Раньше, когда для расчета вариантов дизайна использовалась нейронная сеть, результат получался достаточно предсказуемым. Нейросеть обучалась на наборе данных, заложенных человеком, ее расчеты были с самого начала ограничены уровнем человеческого воображения.

Напротив, генетические алгоритмы делают расчет и создают модели дизайна совершенно спонтанно, используя рандомные параметры и вариации. И потому способны творить причудливые формы, до которых может додуматься разве что сама природа. Результат такого стихийного творчества можно увидеть, например, в решетчатой подошве кроссовок Under Armour от New Balance, выглядящей как соты меда. Или в дизайне стульев Йориса Лаармана, который создает предметы интерьера с помощью генеративного дизайна и 3D-печати.

Возможности для творчества еще больше расширяются, когда генеративный дизайн работает в связке с другими передовыми технологиями: IoT, системами компьютерного зрения, датчиками движения. Например, камеры с computer vision могут предоставить актуальные данные о том, как сотрудники предпочитают передвигаться по офису. Данные можно использовать для уточнения планировки помещений.

В дизайн-бюро не ходи

Пока объектов, созданных с использованием генеративного дизайна, не так много. Однако вскоре он кардинально изменит облик городов, зданий и помещений. Во-первых, генеративный дизайн незаменим при проектировании городской среды.

В процессе есть большое число заинтересованных сторон, которые нередко не могут договориться: сохранять исторический облик города или строить стеклянные высотки, размещать парковку у парка или в непосредственной близости к жилому району? Все это усложняет и тормозит процесс проектирования. Применяя генеративный дизайн, можно учесть множество разных позиций, даже если они не пересекаются между собой, и выбрать варианты архитектурного дизайна, удовлетворяющие все или большинство сторон.

Во-вторых, он очень полезен при проектировке помещений. К примеру, при планировке офиса в генеративном дизайне учитываются такие характеристики, как число сотрудников, количество солнечного света, температурные режимы, наличие посторонних шумов. Офисное помещение не должно быть слишком темным или излишне освещенным, жарким или, наоборот, холодным — все эти показатели система использует в процессе моделирования вариантов дизайна. Кроме того, проектировщик может внести в систему даже такие параметры, как стандартный маршрут сотрудников от рабочего места до кухни или взаимодействие между отделами. Именно так была выполнена планировка офиса Autоdesk в Торонто.

В свою очередь при планировании производственных помещений важны такие характеристики, как постоянная температура и влажность, наличие систем кондиционирования, график смен. К примеру, система может рассчитать, как лучше всего поставить станок для ремонта оборудования, учитывая, как устроена система труб и кабелей, с какой стороны к станку подходят работники, как расположена другая техника, и еще десятки параметров.

Наконец, генеративный дизайн помогает непосредственно в строительстве. Так, на любой стройке обычно присутствуют сотрудники проектных организаций, которые контролируют соответствие объекта задумке и чертежам. Они регулярно сверяют те или иные этапы строительства, будь то возведение стен или прокладка трубопровода, со спроектированной трехмерной моделью на планшете или мобильном устройстве. Решения генеративного дизайна позволяют упростить и ускорить процесс: сотрудник может загрузить большую информационную модель с данными о каждой точке объекта в облако и использовать ее, чтобы более детально анализировать соответствие чертежей и реального сооружения. Это снижает риск отставания от графика, особенно на ранних этапах строительства. А значит, экономит застройщику миллионы рублей на простоях. В России такие инструменты используют ГК ALCON, ЛСР, ПИК.

Приговор — потом!

По прогнозам, мировой рынок ПО генеративного дизайна увеличится от $111 млн в 2018 году до $275 млн к 2023 году со среднегодовым темпом роста в 19,9%. Однако, вопреки распространенному заблуждению, это совсем не значит, что дизайнеры и архитекторы по всему миру останутся без работы. Подобный интеллектуальный «помощник» лишь сделает их работу более творческой и свободной. Освободившись от бесчисленных проб и ошибок в процессе разработки проектов, творцы смогут сосредоточиться на том, как их дизайн должен выглядеть и какие функции выполнять, а не на том, каким образом он будет реализован.

Автор: Алексей Пажильцев, руководитель отдела по работе с ключевыми вендорами компании Syssoft
Источник: Инвест-Форсайт