Профессионалы в области дизайна из различных секторов постоянно ищут инструменты для оптимизации творчества и инноваций, стремясь прогнозировать и удовлетворять меняющиеся потребности рынка. Традиционные методы проектирования, хотя и эффективны, часто отнимают много времени и связаны человеческими ограничениями, потенциально упуская широкий спектр возможностей в сложных сценариях проектирования.
Генеративный ИИ, объединяющий миры дизайна и искусственного интеллекта (ИИ), предлагает гениальное решение. Алгоритмически генерируя бесчисленные варианты дизайна и оптимизируя его на основе заданных параметров, он раскрывает ранее невообразимые дизайнерские возможности.
В этой статье мы объясним важность вариантов использования генеративного ИИ и проблемы генеративного проектирования.
Что такое генеративный дизайн?
Генеративное проектирование — это продвинутый процесс, в котором программное обеспечение для генеративного проектирования, часто работающее на основе искусственного интеллекта, создает несколько альтернативных вариантов дизайна на основе конкретных параметров дизайна, предоставленных пользователями. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на одном решении, как это наблюдается в традиционных методах, процесс генеративного проектирования использует инструменты автоматизированного проектирования (САПР) для исследования обширного пространства проектирования и выявления множества жизнеспособных проектных решений, которые удовлетворяют заданному замыслу проектирования.
По данным McKinsey, в различных отраслях генеративные алгоритмы позволили снизить стоимость компонентов на 6–20%, уменьшить их вес на 10–50% и сократить сроки разработки на 30–50%.1 Эффективность генеративного дизайна вы можете увидеть на рисунке ниже.
Источник: McKinsey & Company.
Ключевые отдельные компоненты генеративного дизайна:
Расчетные параметры
Это руководящие принципы, такие как геометрические размеры или ограничения по материалам, которые определяют объем проекта. Они играют решающую роль в формировании решений, предлагаемых программным обеспечением.
Оптимизация дизайна и топологии
Это математический метод, который изменяет расположение материалов в заданном пространстве дизайна. В контексте генеративного проектирования оптимизация топологии уточняет проекты, обеспечивая их соответствие критериям производительности при использовании наименьшего количества материала.
Альтернативы дизайна
Программное обеспечение для генеративного проектирования создает множество потенциальных решений. Каждая из этих альтернатив оптимизирована в соответствии с заданными параметрами конструкции и предусмотренными целями.
Дальнейшее развитие
После создания первоначального набора проектов часто происходит процесс итеративного уточнения. Проекты могут быть изменены на основе отзывов, дополнительных ограничений или новых идей.
Производство добавок
Многие из созданных дизайнерских решений могут быть сложными или органичными по форме. Аддитивное производство, или 3D-печать, часто используется для создания таких сложных конструкций, поскольку оно позволяет создавать конструкции, которые было бы сложно или невозможно реализовать при использовании традиционных методов производства.
Параметрическое проектирование
Параметрическое проектирование, которое часто интегрируется в процесс генеративного проектирования, позволяет легко модифицировать проектные решения в зависимости от изменений входных параметров. Это означает, что если один параметр изменится, конструкция может автоматически адаптироваться к нему.
Почему генеративный ИИ важен для генеративного дизайна?
Технология генеративного искусственного интеллекта, часто основанная на таких методах, как генеративно-состязательные сети (GAN) и других моделях машинного обучения, играет все более важную роль в сфере генеративного проектирования.
Вот некоторые преимущества генеративного ИИ для генеративного дизайна:
Сложность и масштабируемость
Традиционные методы генеративного проектирования основаны на алгоритмах и часто полагаются на детерминированные процессы. Однако пространство дизайна может быть огромным и многомерным. Генеративный ИИ может справиться с этой сложностью и масштабом, исследуя многочисленные возможности за более короткое время.
Аналитика на основе данных
Генеративный ИИ можно обучать на больших наборах данных, извлекая идеи и закономерности, которые могут быть неочевидны для дизайнеров-людей. Это может привести к созданию дизайнерских решений, основанных на огромных объемах исторических данных, лучших отраслевых практиках и даже эстетических тенденциях.
Адаптивное обучение
В отличие от статических алгоритмов, генеративные модели ИИ могут обучаться и адаптироваться. По мере проведения большего количества симуляций и оценок ИИ может усовершенствовать свой подход к проектированию, что со временем приведет к лучшим и более оптимизированным решениям.
Новизна и креативность
Генеративный ИИ может давать неожиданные и новые результаты проектирования, которые невозможно получить с помощью традиционных алгоритмов. Это может привести к революционным и инновационным разработкам, расширяющим границы возможного.
Кастомизация и персонализация
Генеративный искусственный интеллект можно адаптировать для создания вариантов дизайна, отвечающих конкретным предпочтениям пользователя или уникальным ограничениям. Это особенно ценно в отраслях, где персонализация является важной тенденцией.
Эффективность и скорость
Учитывая вычислительную мощность современных моделей ИИ, генеративный ИИ может значительно ускорить процесс проектирования и сократить время разработки, особенно по сравнению с ручными или более традиционными компьютерными методами.
Каковы варианты использования генеративного ИИ в генеративном дизайне?
Генеративный ИИ, обладающий способностью создавать или генерировать новый контент на основе заданных данных, может найти различные варианты использования в сфере генеративного проектирования в разных отраслях. Вот некоторые известные приложения:
1- Архитектура и градостроительство
- Проект здания: Генеративный ИИ можно использовать для предложения архитектурных форм и планировок на основе факторов окружающей среды, ограничений участка и эстетических принципов.
- Генеральный план: Алгоритмы могут генерировать городские планировки, оптимизируя транспортный поток, пешеходный доступ, воздействие солнечного света и многое другое.
2- Разработка и производство продукции
- Оптимизированные компоненты: ИИ может проектировать легкие, но прочные детали, принимая во внимание различные ограничения, такие как материалы, производственные процессы и требования к производительности.
- Пользовательские продукты: Генеративный искусственный интеллект может создавать проекты с учетом индивидуальных требований или предпочтений клиентов, что позволяет осуществлять массовую настройку.
Рисунок 1. Стул, спроектированный DALL-E с подсказкой «создайте реалистичный богемный стул из дерева и подушки из логановой ягоды».
Дополнительную информацию о таких случаях использования можно найти в нашей статье об использовании генеративного ИИ в производстве.
3- Мода и одежда
- Генерация шаблона: Алгоритмы могут создавать новые уникальные узоры или ткани.
- Адаптивный дизайн: ИИ может создавать модели одежды на основе определенных критериев, таких как растяжение ткани, климатические условия или даже индивидуальные измерения пользователя.
- Представительное поколение манекенщиц: Генеративный искусственный интеллект также можно использовать для создания различных моделей одежды для всех типов телосложения.
Японская технологическая компания DataGrid использовала технологию GANS для создания моделей, способных изменять тело. Вы можете посмотреть видео, выпущенное компанией, демонстрирующее множество созданных моделей:
Вы можете прочитать нашу статью о генеративном искусственном интеллекте в моде, чтобы узнать больше.
4- Графический дизайн и искусство
- Визуальный контент: Генеративные инструменты искусственного интеллекта могут создавать логотипы, баннеры и другой визуальный контент на основе заданных тем или ограничений.
- Художественное творчество: Существуют системы искусственного интеллекта, которые создают уникальные произведения искусства, исследуя стили, цветовые палитры и формы.
Рисунок 2. АлгоритмcycleGAN способен генерировать рисунки в стиле разных художников и художественных жанров, таких как Моне, Ван Гог, Сезанн и Укиё-э.2
5- Дизайн обуви
Алгоритмы искусственного интеллекта могут создавать обувь, оптимизированную с точки зрения производительности, комфорта и эстетики, что иногда приводит к созданию структур или форм, которые могут быть нетрадиционными, но функционально превосходящими.
6- Автомобильная и аэрокосмическая промышленность
- Компоненты автомобиля: Генеративный искусственный интеллект может оптимизировать конструкции деталей, чтобы они были легкими и аэродинамичными, сохраняя при этом структурную целостность.
- Дизайн кабины: ИИ может помочь в проектировании салонов транспортных средств или самолетов, чтобы максимально увеличить пространство, комфорт и функциональность.
7- Дизайн ювелирных изделий
ИИ можно использовать для создания сложных и новых дизайнов ювелирных изделий с учетом таких факторов, как использование материала, эстетика и осуществимость производства.
Рисунок 3. Ювелирное украшение от DALL-E с подсказкой «создайте гламурное и креативное колье с рубинами и бриллиантами».
8- Дизайн мебели
Алгоритмы могут создавать предметы мебели, которые будут эргономичными, функциональными и эстетически привлекательными, принимая во внимание материальные ограничения и производственные процессы.
9- Разработка игры
- Генерация среды: Генеративный ИИ может создавать разнообразные и обширные виртуальные среды для видеоигр.
- Дизайн персонажа: ИИ может помочь в создании уникальных дизайнов персонажей на основе определенных критериев или тем.
10- Медицинские имплантаты и протезирование
ИИ может помочь в разработке медицинских имплантатов или протезов, адаптированных к индивидуальной анатомии, обеспечивая лучшую совместимость и производительность.
Каковы проблемы проектирования, созданного с помощью ИИ?
Хотя перспективы генеративного ИИ в улучшении процесса генеративного проектирования неоспоримы, существуют проблемы:
1- Чрезмерная зависимость от технологий: Существует риск отодвинуть на второй план бесценные идеи и креативность, которые привносят дизайнеры-люди, в пользу множества альтернатив дизайна, созданных ИИ.
2- Интерпретируемость: Обоснование проектных решений, генерируемых искусственным интеллектом, не всегда может быть прозрачным. Это затрудняет полное понимание или обоснование определенных проектных решений по сравнению с более традиционными методами.
3- Смещение данных: На проектные решения, которые предлагает ИИ, влияют его обучающие данные. Если эти данные необъективны или им не хватает разнообразия, проекты, созданные ИИ, могут унаследовать эти предвзятости, что потенциально ставит под угрозу замысел проекта.
4- Проблемы интеграции: Объединение программного обеспечения для генеративного проектирования на основе искусственного интеллекта с существующими рабочими процессами проектирования и производства может оказаться сложной задачей, требующей адаптации и обучения.
5- Проблемы этики и интеллектуальной собственности: проекты, созданные с помощью ИИ, могут непреднамеренно напоминать существующие проекты, что поднимает вопросы об оригинальности и правах интеллектуальной собственности. У нас есть статьи о проблемах авторского права и этических проблемах генеративного ИИ.
Чтобы узнать больше об этих проблемах, вы можете прочитать нашу статью о рисках, связанных с генеративным ИИ.
Если у вас есть вопросы или вам нужна помощь в поиске поставщиков, мы можем помочь:
Найдите подходящих поставщиков
- «Как генеративный дизайн может изменить будущее разработки продуктов». МакКинси, https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/Operations/Our%20Insights/How%20generative%20design%20could%20reshape%20the%20future%20of%20product%20development/How-generative -дизайн-может-изменить-будущее-разработки-продуктов.pdf. По состоянию на 28 августа 2023 г.
- Чжу Дж. Я., Парк Т., Изола П., Эфрос А. А.: Непарный перевод изображения в изображение с использованием циклически согласованных состязательных сетей. На ICCV 2017.