Платформа для автоматизации градостроительного и архитектурного проектирования
R2
Применение нейронных сетей в архитектурном проектировании на базе платформы R2
ИССЛЕДОВАНИЕ
Изучение применения нейронных сетей в проектировании необходимо по следующим причинам:
Нейронные сети ускоряют и автоматизируют рутинные задачи — создание чертежей, расчеты и оптимизацию конструкций.
Анализируя огромные объемы данных, нейронные сети выявляют оптимальные решения на основе прошлых проектов. Это повышает функциональность, безопасность и устойчивость проектных решений.
Нейронные сети позволяют прогнозировать поведение конструкций в различных условиях, что помогает заранее выявить потенциальные проблемы и снизить риски на этапе строительства.
Нейронные сети открывают возможности для новых методов проектирования, например, генеративного дизайна. В этом случае алгоритмы предлагают множество вариантов решений для дальнейшей доработки архитектором.
Автоматизация и оптимизация с помощью нейронных сетей сокращают затраты на материалы, время разработки и трудозатраты, делая проектирование более экономически эффективным.
Таким образом, изучение применения нейронных сетей в проектировании способствует повышению эффективности, качества и инновационности в архитектурной отрасли.
Цели исследования
1
Определить применимость нейронных сетей в задачах архитектурного проектирования
2
Проанализировать существующие решения на рынке и в открытых источниках
3
Протестировать доступные решения на платформе R2
Преимущества R2 для исследований AI
Обширная база исходных данных различных типов
Удобная микросервисная архитектура
Встроенные инструменты проектирования
Легкость создания новых инструментов
Профессиональные CAD-инструменты под рукой
Простая интеграция новых сервисов
Данные для анализа: публикации за период с 2018 по 2023 гг.
Основные сферы применения
Архитектурное эскизирование и генерация
Аналитика и прогнозирование
Ассистирование и помощь
Результаты
Изучены актуальные исследования и существующие продукты на рынке, проведено тестирование проектов с открытым исходным кодом на платформе R2
Архитектурное эскизирование и генерация
Генерация эскизов по текстовому описанию
Нейронные сети: Stable Diffusion
Исходные данные: текстовое описание
Результат: изображения, текстуры, ракурсные виды
Генерация текстур
Нейронные сети: Stable Diffusion + ControlNet
Исходные данные: текстовое описание, вид из камеры, геометрия
Результат: изображения, текстуры, ракурсные виды
Генерация планировочных решений
Нейронные сети: HouseGAN, HouseGAN++, House Diffusion
Исходные данные: граф расположения элементов
Результат: геометрия элементов в векторном виде
Генерация планировочных решений
Нейронные сети: Wallplan, Bubble Former
Исходные данные: контур и дополнительные ограничения (подключаются опционально)
Результат: геометрия элементов в векторном виде
Генерация функционального зонирования территории
Нейронные сети: Wallplan + DeepLayout
Исходные данные: контур участка и окружение
Результат: функциональное зонирование территории
Генерация объёмной геометрии здания
Нейронные сети: Building GAN, House GAN ++, Bubble Former
Исходные данные: поэтажный граф расположения зон здания
Результат: объёмная модель
Аналитика и прогнозирование
Нейронные сети: DaylightGAN, ComfortGAN и другие
Исходные данные: исходные условия в любом формате
Результат: тепловая карта
Ассистирование и помощь
Нейронные сети: GPT, Stable Diffusion
Исходные данные: вопрос, текст
Результат: команда, описание, инструкции, действие
Перспективные инструменты для исследований
Нейронные сети и продукты: Text2BIM, InstantMesh, Hypar AI