Nas últimas décadas, ferramentas de inteligência artificial (IA) têm sido usadas para analisar dados ou completar tarefas básicas em um número crescente de campos, que vão desde ciência da computação até manufatura, medicina, física, biologia e até disciplinas artísticas. Pesquisadores da Universidade de Michigan têm investigado recentemente o uso de inteligência artificial (IA) na arquitetura. Seu artigo mais recente, publicado no International Journal of Architectural Computing, explora especificamente o potencial da IA como uma ferramenta para criar novos projetos arquitetônicos.
“Minha parceira, Sandra Manninger, e eu, temos uma obsessão de longa data com a ideia de polinizar os campos da arquitetura e IA”, disse Matias del Campo, um dos pesquisadores que realizou o estudo, ao Tech Xplore. “Nós entramos em contato com a pesquisa de IA em 1998, quando fomos apresentados ao OFAI (Instituto Austríaco de Inteligência Artificial) por meio de um amigo em comum, Dr. Arthur Flexer, e realizamos o primeiro curso de Aprendizado de Máquina para Arquitetura na Universidade de Artes Aplicadas em Viena, em 2006. ”
Vários anos depois que começaram a se interessar pelos usos potenciais da IA na arquitetura, del Campo e Manninger começaram a colaborar com o Departamento de Robótica da Universidade de Michigan. Trabalhando com Jessy Grizzle, a diretora do departamento, e Alexandra Carlson, uma de suas Ph.D. alunos, eles foram capazes de expandir significativamente suas pesquisas. O estudo apresentado no International Journal of Architectural Computing é o último de uma série de esforços de pesquisa em que investigaram o uso de técnicas de IA para projetar soluções arquitetônicas.
“Nossos artigos anteriores, incluindo ‘Uma questão de estilo’, ‘Mapas imaginários’ e ‘Alucinações da máquina’ formam a espinha dorsal de nosso estudo recente”, disse del Campo. “O objetivo principal de todos esses trabalhos foi abrir a IA para aplicações de arquitetura e existem várias oportunidades para isso. Eles cobrem uma área que vai desde soluções para problemas de otimização, até novos territórios para o interrogatório de questões filosóficas como aspectos de agência , autoria e sensibilidade. Em nossa opinião, esta é a primeira técnica de design genuinamente do século XXI.”
Inicialmente, os pesquisadores avaliaram o desempenho das redes neurais mais simples existentes disponíveis em tarefas de transferência de estilo neural 2-D-para-2-D. Essas tarefas envolvem essencialmente a alteração de uma imagem (ou seja, a imagem de destino) para que corresponda a um estilo específico. Isso pode significar, por exemplo, alterar um desenho para que reflita o estilo de um pintor específico, como Vincent van Gogh. Em seu trabalho, del Campo, Manninger e seus colegas tentaram especificamente usar redes neurais para transformar projetos para que correspondessem a um estilo arquitetônico específico (por exemplo, moderno ou barroco).
“Posteriormente, começamos a experimentar a transferência de estilo 2-D para 3-D, onde você pode transferir o estilo para um modelo de malha”, explicou del Campo. “Percebemos rapidamente que fazer apenas trabalho 2-D não nos levará muito longe, considerando a natureza inerentemente 3-D da arquitetura. No momento, estamos explorando uma rede neural convolucional (CNN) puramente 3-D que é treinada em uma extensa banco de dados de modelos OBJ. ”
Del Campo compilou um conjunto de dados que continha vários modelos 3-D que ele criou, salvos como arquivos OBJ (ou seja, um formato que pode ser aberto e exportado em vários programas de edição de imagens 3-D). Ele então rotulou esses dados e os usou para treinar uma CNN. Quando treinada neste conjunto de dados, a CNN deve aprender a alterar projetos arquitetônicos para que correspondam ao estilo típico do trabalho de del Campo.
“A ideia por trás desse método de criar um conjunto de dados de treinamento é que, se funcionar, a CNN deve ser capaz de gerar modelos próximos da minha sensibilidade inerente como designer, mas mesmo assim não foram criados por mim”, explicou del Campo. “Esta é novamente uma das áreas em que as implicações discursivas estão em jogo. Quem é o autor? Sou eu, conforme criei e rotulei o banco de dados? É o algoritmo ou o programador que desenvolveu o algoritmo? Certamente é mais um método de design bottom-up do que top-down.”
Em seu artigo, del Campo e seus colegas fornecem um exemplo de como as redes adversárias geradoras (GANs) podem ser usadas para produzir projetos arquitetônicos. Eles também traçam um projeto ainda em andamento, denominado Robot Garden, que visa criar um campo de testes para robôs bípedes desenvolvidos na Universidade de Michigan.
“No Jardim do Robô, testamos pela primeira vez se podemos ‘sonhar’ ou ‘alucinar’ características topográficas e arquitetônicas em um determinado local”, disse del Campo. “Quando falamos sobre sonhar ou alucinar, não queremos dizer isso de uma forma esotérica, mas sim pegar na terminologia da ciência da computação, que eles mesmos tomaram emprestada da neurociência.”
Em seu estudo recente, del Campo e seus colegas avaliaram a capacidade de algoritmos específicos para criar designs ‘alucinados’ ou ‘imaginários’. Isso inclui algoritmos como DeepDream, um modelo baseado em rede neural que pode emular os processos cerebrais que permitem aos humanos ter sonhos psicodélicos ou fantásticos.
Para conduzir seus experimentos, os pesquisadores compilaram conjuntos de dados contendo imagens com diferentes características arquitetônicas e topográficas. Posteriormente, eles treinaram um algoritmo DeepDream nessas imagens para que pudesse ‘alucinar’ esses recursos em um local arquitetônico existente.
“Curiosamente, os resultados que obtivemos foram altamente inspiradores, embora não diretamente traduzíveis em um design”, disse del Campo. “Percebemos que há algo que o cérebro humano pode fazer que as IAs ainda não podem fazer tão bem: reconhecer o potencial de transformar um erro em uma solução criativa. Essa capacidade é ativada pelas leituras errôneas de nossa mente, o falso disparo do neurônios em nossos cérebros, a forma estranha como os atalhos em nossa mente criam o momento ‘eureka’. Atualmente, estamos explorando como ‘desajustados’ no processo computacional podem ser usados intencionalmente para design criativo.”
O trabalho recente de del Campo, Manninger e seus colegas destaca novas possibilidades interessantes para a introdução de ferramentas de IA na arquitetura. No momento, os pesquisadores estão testando uma série de técnicas de IA que podem auxiliar no projeto arquitetônico em 3-D, em colaboração com especialistas em IA da Michigan Robotics.
Del Campo e Manninger também estão escrevendo dois livros enfocando o uso de IA na arquitetura, que serão publicados em 2021 e 2022. O primeiro livro discute as implicações teóricas do uso de IA para produzir projetos arquitetônicos, abordando aspectos como agência , autoria e design em um mundo pós-humano / automatizado. O segundo livro, por outro lado, descreve os aspectos técnicos associados ao uso de IA em arquitetura.
“Em geral, meus co-autores e eu somos muito generosos em compartilhar nosso know-how, fornecendo acesso gratuito aos métodos por meio de nosso canal no YouTube”, disse del Campo. “Minha prática (SPAN) é aplicar os métodos recém-desenvolvidos em tarefas de design. O jardim de robôs é provavelmente o primeiro projeto de arquitetura construído com base em redes neurais. Além dessa arquitetura, projetamos uma entrada de competição para uma grande escola de ensino médio neste verão com base em um AttnGAN. Um artigo descrevendo esse processo e nossas descobertas será publicado em breve.”
Publicado em 28/11/2020 21h12
Artigo original:
Estudo original: