Генеративный дизайн в развитии территорий

• Обсуждение применения искусственного интеллекта в урбанистике и планировании территорий.  

• Введение в технологии генеративного дизайна, позволяющие создавать цифровые образы объектов.  

• Урбанистика как междисциплинарная область, включающая градостроительство, социологию, экологию, транспорт и информационные технологии.  

• ИИ используется в планировании и развитии территорий, а также в смежных областях.  

• Примеры применения: машинное зрение для распознавания объектов и принятия решений.  

• Пример: автоматизация мониторинга вывесок на фасадах зданий.  

• Использование автомобилей для фиксации состояния окружающей среды.  

• Обработка изображений с помощью алгоритмов для выравнивания и передачи на нейросеть.  

• Нейросети, обученные на больших выборках изображений, могут автоматически определять элементы на фотографиях.  

• Генеративный дизайн позволяет создавать цифровые модели территорий автоматически.  

• Цифровые модели могут создаваться специалистами или автоматически с помощью ИИ.  

• Пример: создание цифровой модели острова Котлин и города Кронштадта, охватывающей последние 300 лет.  

• Проект включал создание пространственно-временной модели развития территории.  

• Учитывались геологические процессы, модификация береговой линии и застройка.  

• Современные и исторические здания были оцифрованы, но для более ранних периодов использовались визуальные эскизы.  

• Использовались технологии генеративного дизайна для воссоздания утраченных зданий.  

• Искусственный интеллект генерировал здания в заданных кварталах.  

• Пример проекта доступен по QR-коду.  

• Применяется для моделирования промышленных комплексов.  

• Используются эволюционные вычисления и генетические алгоритмы для оптимизации размещения объектов.  

• Пример реализации: генерация портовых территорий в арктической зоне.  

• Реализован проект с параметрическим генеративным дизайном для жилой застройки.  

• Создаются цифровые модели за считанные минуты, включая жилье, социальную и коммерческую инфраструктуру.  

• Генетические алгоритмы балансируют территорию по множеству параметров.  

• Учитывает субъективные впечатления и ожидания пользователей.  

• Собираются данные от потенциальных пользователей, которые затем обрабатываются ИИ.  

• Пример: генерация концепций благоустройства парков на основе отзывов и пожеланий.  

• Моделирование на основе творческих замыслов, а не только формальных параметров.  

• Воспроизведение творческих задач, а не только технических действий.  

• Пример: генеративный дизайн проектов благоустройства на основе архитектурной практики.  

• Создана модель машинного обучения для классификации зон на территории будущего парка.  

• Модель обучалась на нескольких десятках проектов парков.  

• Несмотря на ограниченную выборку, модель смогла точно воссоздавать планировки, соответствующие реальным объектам.  

• Новая технология использует нейросети для создания проектов застройки территорий.  

• Входные данные включают изображения планировок различных территорий.  

• Модель обучается на сотнях кварталов с определенной морфологией застройки.  

• Модель воссоздает планировки для незнакомых территорий, основываясь на сотнях изображений.  

• Примеры показывают, как модель предлагает зоны для различных функциональных назначений.  

• Модель воспроизводит творческий замысел размещения объектов, не зная нормативов.  

• Задача усложняется отсутствием больших датасетов для обучения.  

• Неполнота исходных данных не является барьером для применения технологий.  

• Модель может уточняться и актуализироваться по мере появления новых данных.  

• Технология встраивается в ручные процессы создания проектов.  

• Результаты генеративного дизайна передаются профильным специалистам.  

• ИИ пока не заменяет специалиста, но является эффективным инструментом для получения качественных результатов.  

• Для генерации проектов необходимы цифровые исходные данные.  

• Даже неполные данные позволяют получить предварительный результат.  

• Применение технологий экономит время и затраты на принятие решений и реализацию проектов.