Как нейросети помогают проектировать дома

Архитекторы находят самое разное применение искусственному  интеллекту, заставляя его планировать городскую среду, проектировать здания, предлагать варианты дизайна помещений, готовить документы

К 2100 году население мира достигнет 11,2 миллиарда человек. прогнозируют специалисты ООН. Это неизбежно приведет к увеличению объемов строительства и заставит архитекторов искать новые подходы к планированию городской инфраструктуры. Архитекторам потребуются эффективные инструменты для решения этих задач. 

Искусственный интеллект в состоянии помочь архитекторам. Он может   анализировать массивы данных и принимать на основе анализа решения, которые эффективны с экономической точки зрения и экологически безопасны. 

Александр Ахрамович, глава центра передового опыта в области искусственного интеллекта и машинного обучения Itransition, на сайте компании рассказывает о десяти вариантах использования ИИ в архитектуре:

1. Городское планирование. С помощью нейросетей архитекторы создают 3D-модели будущей городской среды на основе различных данных — от плотности населения до количества зеленых насаждений.
2. Архитектурное картографирование. Если дать нейросети доступ к уличным камерам, она проанализирует существующие здания и поможет в разработке строительства нового здания или перепланировке старого.
3. Анализ строительных норм и правил. Эта проверка отнимает много времени, ИИ может автоматически проанализировать местные и международные нормы и учесть эти параметры при разработке проекта. 
4. Параметрическое проектирование. Модели машинного обучения кодируют дизайн и геометрические формы, это позволяет быстро менять эти параметры при проектировании здания.
5. Проектирование этажей. Это важнейшая часть планировки всего здания. ИИ самостоятельно создает планы этажей на основе размеров здания и условий окружающей среды.
6. Проектирование инженерных систем. Решения на основе ИИ предлагают оптимальные настройки для систем кондиционирования, вентиляции, отопления и освещения. Также инструменты на основе машинного обучения оценивают тепловую эффективность архитектурного проекта до начала строительства.
7. Поиск ошибок в проекте. Модели ИИ анализируют инженерные проекты и обнаруживают недостатки, например ошибки в конструкции или в выборе материалов.
8. Разработка дизайнерских решений. ИИ может предложить несколько версий дизайна, это сэкономит время на первоначальном этапе. Окончательное решение как и в других творческих процессах принимает человек.
9. Подготовка документации. Нейросети автоматически создают документацию, необходимую для проекта, на основе уже существующих данных.
10. Обеспечение безопасности в процессе строительства. Камеры с компьютерным зрением в режиме реального времени фиксируют нарушения безопасности или обнаруживают зоны, которые с наибольшей вероятностью могут стать причиной несчастных случаев.