Це революційна технологія, що використовує алгоритми штучного інтелекту для проектування, за найкоротші терміни генеративний дизайн може створити сотні тисяч варіантів конструкцій і планувань, спираючись на критерії й обмеження, наприклад, спосіб виробництва, матеріали, задані проектувальником, при цьому, нерідко пропонуючи варіанти, які людина не може навіть уявити. Останньому, залишається тільки вибрати потрібний варіант.
Сьогодні генеративний дизайн, в основному, використовується для розробки виробів у промисловості. Наприклад, при проектуванні кронштейна сидіння для автомобілів GeneralMotors. Але, є й успішні приклади його застосування в будівельній галузі.
Наприклад, Autodesk використовував цю технологію при проектуванні свого офісу в Торонто. Виходячи із заданих параметрів і обмежень, програма всього за кілька днів знайшла і протестувала 10 тисяч варіантів планування офісу. Вона вирахувала оптимальну планування простору з розташуванням робочих місць кожного із співробітників, переговорних кімнат і інших загальних зон. Причому, з урахуванням всіх можливих факторів, від кількості денного світла в різних частинах офісу і виду з вікна до візуальних подразників, рівнів шуму і переваг щодо взаємодії між відділами. Після того, як штучний інтелект запропонував всі можливі варіанти, був обраний той, який максимально відповідав ключових цілей проекту.
А голландська будівельна фірма Van Wijnen Groep використовувала генеративний дизайн Autodesk при будівництві доступного житла в місті Алкмар. Потрібно було спроектувати житловий квартал так, щоб дотримати місцеві будівельні норми і вимоги девелопера. Для проекту було розроблено сім параметрів, в тому числі фінансові, екологічні, а також архітектурні. Кожний з отриманих варіантів компонування ділянки оцінювався за ним, у результаті були обрані кращі варіанти.
Будівництво стає все більш інтелектуальною. Це, серед іншого, впливає використання датчиків і безпілотних літальних апаратів для збору інформації про об’єкт, а також поява інструментів на базі штучного інтелекту для аналізу отриманих даних.
Датчики можуть контролювати технічний стан об’єкта, проводячи моніторинг в режимі реального часу і тим самим підвищуючи його безпеку. Наприклад, компанія TriaxTechnologies створює портативні пристрої, які дозволяють у реальному часі моніторити персонал і обладнання на будмайданчику. За ними можна спостерігати прямо на моделі в хмарній платформі Autodesk BIM 360. Також вони дозволяють робити оповіщення у разі падінь, включати сирену для евакуації робітників з потрібного ділянки.
Якщо говорити про приклади аналітики даних, стартап Smartvid.io використовує штучний інтелект і машинне навчання для аналізу фото і відео інформації на будмайданчику. Технологія, інтегрована з Autodesk BIM 360, може застосовуватися для підвищення безпеки, контролю якості будівництва і підвищення ефективності процесів. Доступ до платформи і даними можна здійснити з будь-яких пристроїв: дронов, камер GoPro, мобільних телефонів і планшетів.
На будівництво поступово приходять технології виробництва, наприклад, 3D-друк і роботи. Так, нещодавно Autodesk представив вантажівка Toolbox з двома роботами Panasonic, які можуть друкувати міцні металеві деталі та елементи для будинків прямо на будівельному майданчику. Технологію вже випробувала компанія Dura Vermeer. Вона використала цей набір адитивного виробництва для будівництва для установки скляної лицювальної стіни, яка вимагає дуже точного розташування елементів, а також для друку функціональних і одночасно естетичних конструкцій, складових частина зовнішньої конструкції будівлі.
Звичайно, для безпечної і продуктивної взаємодії роботи повинні навчитися правильно розуміти поставлене перед ними завдання і розпізнавати навколишні об’єкти, в тому числі людей. Autodesk намагається вирішити цю задачу. Команда дослідників з Autodesk AI Lab розробила проект Brickbot, роботизовану систему, яка вчиться аналізувати навколишні умови і адаптуватися до них для того, щоб правильно виконувати поставлене перед ним завдання. BrickBot оснащений камерами, сенсорами та нейронними мережами, які дозволяють йому обробляти і реагувати на інформацію, що надходить.
Навчання BrickBot відбувається з допомогою цеглинок Лего. Його завдання полягає в тому, щоб розібратися в горстках іграшкових кубиків, використовуючи машинне навчання, вибрати відповідні деталі для заданої конструкції, а потім зібрати її, хапаючи і складаючи цеглинки разом у правильній послідовності та в потрібному місці. Система вчиться працювати з цеглинками всіх можливих конфігурацій. Прямокутників, квадратів, мініатюрних людей, оскільки у промисловості компоненти можуть бути абсолютно будь-якої форми.
