Chaillou aplicó esta tecnología al diseño de planos en planta, utilizando representaciones de imágenes de planos como formato de datos para las entradas y salidas de los modelos GAN. El marco empleado en todo el trabajo es Pix2Pix, un modelo GAN estándar, orientado a la traducción de imagen a imagen. El estudio cuidadoso de la organización aprendido por cada modelo reveló la existencia de un sesgo más profundo, o estilo arquitectónico. El proyecto tenía como objetivo ayudar al arquitecto a generar un diseño y mobiliario coherentes a cada espacio, y finalmente volver a ensamblar todas las unidades de apartamentos en un plano tentativo. El proyecto también incluyó la conversión de planos de un estilo a otro. La IA pronto empoderará masivamente a los arquitectos en su práctica diaria. Este potencial está a la vuelta de la esquina a continuación tendremos una prueba de concepto. El marco utilizado ofrece un trampolín para el debate, invitando a los arquitectos a comenzar a interactuar con la IA y a los científicos de datos a considerar la arquitectura como un campo de investigación. En esta publicación, se resumirán las redes neuronales adversas generativas (GAN) se aprovechan para diseñar planos de planta y edificios completos.
Stanislas Chaillou, diseñador y miembro de Fulbright, ha creado un proyecto en Harvard utilizando el aprendizaje automático para explorar el futuro del diseño generativo, el sesgo y el estilo arquitectónico.
A continuación algunas imágenes de planos construidos mediante Inteligencia Artificial.
Uso de la IA para planos
Convierta su plano de planta en un plano digital
Convierte sin problemas la imagen de un plano en un proyecto 3D totalmente personalizable
¿Cómo funciona?
Cargue un plano de planta
Puede convertir su propio plano de planta de una imagen 2D a una escena 3D. ¡Tan solo suba una foto del plano!
Reconocido y renderizado
El plano se reconocerá automáticamente. Tras completarse el reconocimiento, recibirá una notificación por correo electrónico.
El plano interactivo está listo
Trabaje con el plano reconocido tal como lo haría con un proyecto al uso.
Es increíble la facilidad con la que se puede realizar un plano con estos programas, mucho más fácil que Autodesk y sus variantes, sin duda estamos ante una situación muy innovadora.
Te explicamos un poco el proceso de uso:
El Discriminador está capacitado para reconocer imágenes de un conjunto de datos. Adecuadamente entrenado, este modelo es capaz de distinguir entre un ejemplo real, extraído del conjunto de datos, de una imagen "falsa", ajena al conjunto de datos.
Sin embargo, el generador está capacitado para crear imágenes que se asemejan a imágenes del mismo conjunto de datos. A medida que el Generador crea imágenes, el Discriminador proporciona comentarios sobre la calidad de su salida. En respuesta, el generador se adapta para producir imágenes aún más realistas.
A través de este ciclo de retroalimentación, una GAN desarrolla lentamente su capacidad para crear imágenes sintéticas relevantes, factorizando los fenómenos encontrados entre los datos observados.
Chaillou aplicó esta tecnología al diseño de planos en planta, utilizando representaciones de imágenes de planos como formato de datos para las entradas y salidas de los modelos GAN. El marco empleado en todo el trabajo es Pix2Pix, un modelo GAN estándar, orientado a la traducción de imagen a imagen.
El estudio cuidadoso de la organización aprendido por cada modelo reveló la existencia de un sesgo más profundo, o estilo arquitectónico.
El proyecto tenía como objetivo ayudar al arquitecto a generar un diseño y mobiliario coherentes a cada espacio, y finalmente volver a ensamblar todas las unidades de apartamentos en un plano tentativo. El proyecto también incluyó la conversión de planos de un estilo a otro.
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