건설 분야의 인공 지능

번역가 | Cui Hao

인공지능(AI)이 우리 세상을 완전히 바꿀 것으로 예상되지만, 비록 이 사회를 장악하는 로봇만큼 드라마틱하지는 않습니다. 일이 일어나고 . 그러나 컴퓨터 알고리즘 은 복잡한 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다 이것이 지능이라는 것은 의심의 여지가 없습니다.

건설 분야의 경우 현장의 여러 측면에서 인공 지능 은 현장 을 구축하는 데 완벽한 도구 역할을 할 것입니다. 건물과 실외 공간을 디자인할 때 예술적 요소 디자인 을 고려합니다. 이때 이 필요합니다 지능형 컴퓨팅 . 건축 설계를

숫자, 으로 나누면 컴퓨터가 참여할 수 있습니다. 공간의 기하학적 , 합리적인 활용 건축자재 , 건물의 활용 수량 건축자재, 풍향, 하중- 베어링, 심지어 걷기까지 교통수단은 성숙한 인공지능 분야 를 즐길 수 있습니다. 물론, artificial Intelligence

디자인 프로그램의 일환으로 컴퓨터는 이미 이러한 작업 중 일부를 예비적인 방식으로 수행했습니다. 그러나 인공 지능의 약속은 컴퓨터가 건설의 설계 문제에 대한 해결책을 알아낼 것이라는 것입니다. 따라서 에는 제한적 이 필요합니다. 인공 개입합니다 .

이 글을 쓰는 시점에서는 건설현장의 인공지능이 연구와 실험을 통해 발전하고 있습니다. 많은 건설 프로젝트의 복잡성과 비용을 고려할 때 또한 필수입니다.

그럼에도 불구하고 개발은 여전히 ​​ 흥미롭고 끝이 없습니다, 결과 패키지 스타트업 및 다양한 상용 제품 포함 주요 기술 회사에서.

제너레이티브 디자인

기계 학습(ML)은 건설 산업 AI애플리케이션 의 큰 초점입니다. 그러나 ML은 AI와 동일하지 않으며 더 중요한 분야의 하위 집합입니다. 머신러닝(ML)

을 사용하여 알고리즘을 생성하고 훈련하는 것입니다. 그리고 지속적인 모델링과 테스트를 거쳐, 점진적 개선으로 작업을 완료하려면 을 시도해보세요. 이프로세스는 rote에 의한 인간 학습과 유사하지만 기계 학습(ML) 더 빨리 할 수 ​​있어요 . 머신러닝의 One 프레임워크(ML)

은 GAN 또는 Generative Adversarial Network 이며, 이는 두 가지를 사용하는 방법입니다

비지도 학습 모드 of ​​인공 신경망​​.

이 모델의 기본 아이디어는 생성기라고 불리는 네트워크 가 요구 사항에 따라 콘텐츠 (예: 얼굴 이미지)를 생성한다는 것입니다. 그런 다음 판별자라고 불리는 또 다른 신경망 이 생성기의 출력 이 다음과 일치하는지 을 결정합니다. 생성된 콘텐츠(얼굴 이미지) 일관적. 두 개의 신경망

은 경쟁 관계 이며, 생성기는 속이려고 합니다 식별 장치 및 판별자는 생성자에 의해 오도되지 않도록을 방어합니다. 이 예에서 최종 생성기

는 실제처럼 현실적이 될 때까지 점점 더 현실적을 생성합니다. 이미지 구별할 수 없고 궁극적으로 판별자를 속이는 것입니다.

아파트 건물 데이터 세트 | 이미지 출처: Stanislas Chaillou

Stanislas Chaillou는 GAN을 사용하려는 많은 사람들 중 한 명입니다. 사람들의 건축 디자인을 만들기 위해 .

Chaillou는 Harvard에서의 석사 논문 작업을 위해 GAN을 사용하여 평면도 디자인을 만들고 개선했습니다. 직장에서 그는 공간과 기능성이

디자인에 영향을 미칠 뿐만 아니라 평면도에도 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다. GAN 스타일로 생성됩니다. "스타일이 생성 프로세스의 본질에 되돌릴 수 없을 정도로 스며드는 것 같습니다 hit … 아키텍처에 불가지론적인 인공 지능은 없을 것입니다."라고 Chaillou는 데이터 과학을 향한 이동에 대한 기사에서 말했습니다. ~

이라고 말합니다. "대신 각 모델이나 알고리즘에는 고유한 스타일, 개성, 노하우가 있습니다.

이것은 매력적인 개념입니다. 예를 들어 (Bauhaus의 영향을 받은 바우하우스인 Frank Gehry 및 Zaha Hadid와 같은 현대 건축 디자인 스타일을 좋아하는 일부 모델을 보유할 수 있습니다) )학교, 또 다른 퓨전에는 다양한 스타일이 있습니다.

Chaillou는 그래픽 공간 디자인 전문 협업 소프트웨어 회사인 ​​Rayon​​을 공동 창립했습니다.

GAN은 시간이 지남에 따라 컴퓨터로 생성된 디자인을 천천히 개선하는 아이디어인 생성적 디자인 스타일입니다. 비지도 학습 모델(예: GAN) 또는 공동 접근 방식 을 사람 입력과 결합하여 사용할 수 있습니다. 제너레이티브 디자인의 또 다른 예는 Google Sidewalk Labs의 부동산 개발 도구인

​​Delve​​입니다. Delve는 몇 분 안에 수백 개의 디자인을 생성할 수 있습니다. 각 디자인은 다양한 소매점, 주거지, 주차장 및 공공 공간 요구 사항을 고려합니다. 이러한 설계에는 특정 설계의 비용을 추정하기 위한 상세한 비용 모델도 있습니다.

웹 앱

의 장점은

중 현장 컴퓨팅 성능이 반드시 일부 을 수행하는 데 필요하지 않다는 것입니다. 고급 작업. 중요한 것은 웹 애플리케이션이 프런트 엔드에서 점점 더 정교해지고 면서 로컬 소프트웨어와 클라우드 소프트웨어 사이의 경계가 모호해지는 것입니다.

일부 웹 애플리케이션은

건설 산업에 혁명을 일으키려고 합니다. Delve 가 그러한 예이며 Finch 3D 도 입니다. Finch는 프로젝트의 초기 단계에서 사용됩니다, Finch의 AI 기능은 설계 요구 사항에 따라 다양한 옵션을 생성할 수 있습니다.

인공지능을 기반으로 개발된 또 다른 회사 반복적인 프로세스를 통해 3D 모델과 계획을 생성하여 자동화 주택 을 완성하는 것을 목표로 하는 Higharc 디자인.

Higharc 창립자이자 CEO인 Marc Minor는 2020년 Financial Times에 다음과 같이 말했습니다. “구매자나 건축업자가 단순한 3D 모델을 보는 반면, 그 이면에는 종종 몇 시간의 수동 작업이 필요한 중요한 세부 사항을 지속적으로 결정하는 복잡한 알고리즘이 있습니다. work”

Autodesk는 2020년 말 AI 건축 스타트업 Spacemaker를 인수했습니다. 이 클라우드 기반 소프트웨어는 팀이 Delve와 같은 디자인 도구를 사용하여 부동산 웹사이트를 분석하고 디자인하는 데 도움이 됩니다.

"Spacemaker는 구역 설정, 전망, 일광, 소음, 바람, 도로, 교통, 열섬, 주차 등의 기준에 따라 최대 100개의 도시 블록을 분석할 수 있습니다."라고 회사는 Autodesk 블로그 게시물에서 밝혔습니다.

Enter Omniverse​

로컬이든 클라우드이든 AI 프로젝트에는 많은 컴퓨터 성능이 필요하며 그래픽 카드 가 바로 이러한 성능을 제공할 수 있습니다.

​​NVIDIA의 Omniverse​​협업 및 시뮬레이션 플랫폼은 "3D 시뮬레이션 및 설계 협업을 위한 확장 가능한 다중 GPU 실시간 참조 개발 플랫폼"입니다.

Omniverse는 소수 또는 다수의 사용자와 단일 또는 다중 GPU를 수용할 수 있습니다. Omniverse는 NVIDIA의 RTX GPU와 Pixar의 범용 장면 설명 소프트웨어의 기능을 기반으로 합니다.

Omniverse는 단순한 건축 도구 그 이상입니다. 대신 건축, 엔지니어링, 애니메이션 또는 산업 디자인과 같은 분야에 대한 사실적인 3D 설계 및 시뮬레이션을 생성하는 데 사용됩니다.

건축가는 Omniverse를 Autodesk 3ds Max, Rhino 및 Trimble Sketchup과 같은 도구와 통합하여 디자인을 3D 시뮬레이션으로 변환할 수 있습니다.

현재 Omniverse의 많은 AI 작업에서는 제품을 Omniverse에 입력해야 합니다. 일반적으로 이러한 제품은 워크플로에서 생성되고 설계됩니다. 그러나 미래는 흥미로운 발전을 약속합니다. 예를 들어, 토론토에 있는 NVIDIA AI 연구실에서는 2D 이미지를 가져와 3D 모델로 변환하는 ​​GANverse 3D​​이라는 도구를 만들었습니다. AI 도구 는 3D 모델링이 지배하는 건설 산업 또는 모든 산업 을 변화 할 수 있다는 것을 쉽게 알 수 있습니다 .

컴퓨터 비전​

많은 예술 프로젝트도 건축에 인공 지능이 적용되는 영향을 받게 될 것입니다. 또한 파빌리온. 신용: AIBuild

이 작은 구조는 NVIDIA GPU를 사용하여 설계되었습니다. 나왔어 , 컴퓨터 비전과 구조 요소 인쇄의 속도와 정확성

을 포함하여 산업용 로봇으로 만든 3D 모델의 기능을 향상시키는 딥 러닝 . 인공지능과 건설의 미래​인공지능 은 많은 산업의 미래에

희망을 가져옵니다. , 건설도 예외는 아닙니다.

건설업은 아직 인공지능 적용 초기 단계이지만 인공지능은 훌륭합니다 건축 디자인 향상의 잠재력. 그러나 에는 설계 작업을 지원하는 인공 지능 도구 가 있지만 인간에게는 여전히 이 필요합니다. 디자인 결과가 진행됩니다

개선 및 승인. 건축 도구가 점점 발전하고 있지만 조만간 인간 건축가를 대체하지는 못할 것입니다. 번역가 소개​Cui Hao, 51CTO 커뮤니티 편집자, 선임 설계자는 18년의 소프트웨어 개발 및 아키텍처 경험과 10년의 분산 아키텍처 경험을 보유하고 있습니다. 이전에는 HP의 기술 전문가였습니다. 그는 공유할 의지가 있으며 600,000회 이상 읽힌 많은 인기 기술 기사를 작성했습니다. "분산 아키텍처의 원리와 실제"의 저자입니다. 원제: Artificial Intelligence in Architecture, 저자: Kevin Vu링크: https://dzone.com/articles/artificial-intelligence-in-architecture

위 내용은 건설 분야의 인공 지능의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!