Sadržaj
Generativni dizajn je proces istraživanja dizajna koji koristi AI za kreiranje širokog spektra rješenja i ideja za složene probleme. Ali da li ova tehnologija znači da ljudi više nisu potrebni za dizajn? Hoće li AI preuzeti svijet dizajna kakav poznajemo? Hajde da saznamo.
Generativni dizajn se široko smatra sljedećom granicom u kompjuterski podržanom dizajnu.Iskoristi moć AI za razvoj visokih performansi i visoko sofisticiranih iteracija dizajna koje pomažu u rješavanju složenih izazova, poput smanjenja težine komponenti ili optimizacije performansi i pojednostavljenja dizajna .
Na prvi pogled može izgledati da generativni dizajn koriste samo inženjeri. Nije. Umjetna inteligencija u dizajnu je sila koja je zauzela mnoge kreativne industrije.
Ali ne brinite, nema potrebe za matričnim PTSP-om i nema potrebe da se osjećate kao da mašinsko učenje preuzima naše teško zarađene poslovi kao dizajneri. Objasnit ćemo vam šta je generativni dizajn, gdje se može primijeniti i (uzdah olakšanja) koja su njegova ograničenja.
Umjetnik: Sofia Crespo. Umetničko delo: Sistem nagrađivanja. Izvor slike: Stir World
Gdje se primjenjuje generativni dizajn?
ograničenja primijenjenog AI algoritma je ključni koncept u generativni dizajn.Da biste bolje razumjeli zašto, razmislite o ovome. Recimo da želite dizajnirati stadion. Ali imate dvoje koji se boresposoban sam za učenje i prilagođavanje.
Prednost algoritma pretraživanja je u tome što ne mora znati ništa o internom radu dijela koji se dizajnira. Dizajniraće stolicu, a da u osnovi ne zna šta je stolica.
Ovi se algoritmi zapravo oslanjaju na ponavljajuće testiranje, a ne na direktno rešavanje. Dakle, generativni dizajn ne rješava vaš problem, ali istražuje problem izvan okvira, da tako kažem. Dizajneri i inženjeri su ti koji to moraju shvatiti.
Može li generativni dizajn postati kreativan?
Svakako.
Sada kada smo Ako shvatite da se nema čega bojati, pogledajmo neke neočekivane primjere generativnog dizajna koji će vas natjerati da se zaljubite u njega. Ili barem kao prijatelju.
Evo primjera digitalne slike koju je kreirao pariški kolektiv, Obvious, uz pomoć umjetne inteligencije. Možete li pogoditi za koliko se prodao?
Izvor slike: LiveScience
Aukciran je za ogromnih 432.000 dolara na Christie's-u - prvoj aukcijskoj kući koja je stavila umjetničko djelo generirano pomoću algoritma pod čekić. Ista aukcijska kuća koja je prodala Beepleov NFT od 6,8 miliona dolara.
Obvious je kreirao rad koristeći generativni dizajn i ulazne informacije sa 15.000 portreta. Možete doslovno vidjeti proces dizajna AI. Portret prikazuje muškarca obučenog u tamni kaput sa aobična bijela kragna koja se prozire. Vjerovatno najzanimljiviji dio umjetničkog djela je činjenica da je potpisan matematičkom formulom algoritama korištenih za njegovo kreiranje.
Još jedan primjer je set mramornih vaza i stolova koje je kreirao dizajner rođen u Iraku Layth Mahdi. Komadi se odlikuju predivnim fluidnim oblicima i valovitim površinama koje je dizajnirao AI, a napravili su ih stvarni roboti. "Robot za mene djeluje kao digitalni, vrlo fleksibilan, ali precizan rezbar. Vjerujem da je budućnost kolaborativna", rekao je Mahdi u intervjuu za Dezeen.
Izvor slike: Dezeen
Ovo je 3D štampana maska Alessandra Zomparellija, koji tvrdi da je korištenje kompjuterskih algoritama u dizajnu poput "vajanja s novim materijalom". Kao dio njegovog projekta Carapace, kolekcija se sastoji od serije maski po mjeri, koje su dizajnirane i odštampane prema 3D skeniranju lica nosioca. Dakle, svaka maska je dizajnirana za određenog pojedinca.
Naziv projekta nije slučajan - karapac je gornji dio egzoskeleta rakova (rakova) ili paukova (paukova). Alessandro Zomparelli razvio je vlastiti algoritam za generiranje jedinstvenih uzoraka u maskama na osnovu mikrostruktura pronađenih u školjkama ovih malih stvorenja. Savršen primjer biomimikrije.
Izvor slike: LinkedIn
Da bi se prikazao raspon dizajna kreiranog generativnimsoftvera, pogledajmo nešto što svakodnevno koristimo u životu.
Jednostavna stolica može se pretvoriti u nešto slično umjetničkom djelu. Pitajući generativni algoritam kako ljudi mogu odmarati svoja tijela koristeći alat koji koristi najmanju količinu materijala, dizajner Phillipe Starck stvorio je prvu stolicu koju je dizajnirala umjetna inteligencija.
Proces dizajna je Starcku izgledao kao da razgovor sa algoritmom koji može sagledati problem novim okom. Ovo je rezultat:
Izvor slike: Fast Company
Hoće li generativni dizajn biti alat s kojim radite kao dizajner? Da li je to budućnost, ili samo hir? Javite nam što mislite u komentarima!
I ne zaboravite preuzeti Vectornator da biste započeli sa svojim inovativnim novim dizajnerskim idejama!
principi: Želite da dovedete mnogo ljudi na svoj stadion, ali također želite da svi imaju dobar pogled na utakmicu.Da biste bolje razumjeli zašto, razmislite o ovome. Recimo da želite dizajnirati stadion. Ali imate dva principa borbe: želite da dovedete puno ljudi na svoj stadion, ali takođe želite da svi imaju dobar pogled na igru.
Umjesto da iznova izmišljate Koloseum i razbijate mozak pokušavajući da biste dizajnirali nešto što odgovara, postoji vrlo jednostavna matematička formula koju možete koristiti za kvantifikaciju kvaliteta pogleda, koji se zatim može staviti u odnos ili suprotnost s veličinom stadiona.
Dakle, sa generativni sistem, možete upotrijebiti ta dva principa kako biste pronašli rješenje na način na koji ljudi možda ranije nisu vidjeli niti pomislili.
Ako se pitate 'kada ću ikada dizajnirati stadion?' pogledajmo praktičniji primjer. Recimo da želite popločati radnu ploču nepravilnog oblika i želite pronaći optimalan dizajn i oblik svojih pločica, kako biste smanjili količinu otpada. Tu generativni dizajn može pomoći.
Generativni dizajn ima gotovo beskonačne primjene, posebno u industrijskim kontekstima, kao što je proizvodna industrija. Airbus, poznati proizvođač aviona, koristio je generativni dizajn da ponovo zamisli unutrašnju pregradu svog aviona A320.
ImageIzvor: Manufacturing Leadership Council
Iskoristivši moć softvera za generativni dizajn, došli su do rješenja koje je na kraju uštedjelo 45% težine dijela, što je jednako 30 kg. Ovo smanjenje težine znači da avion koristi manje goriva, što će zauzvrat smanjiti ugljični otisak industrije zračnog transporta u cjelini. Smanjivanje 30 kg po avionu u cijeloj njihovoj floti je ekvivalentno uklanjanju emisija 96.000 putničkih automobila svake godine.
Vidi_takođe: Kako raditi sa paletama boja u VectornatoruU avio-svemirskoj industriji, NASA je koristila generativni dizajn na planetarnom lenderu sljedeće generacije koji bi trebao stići do mjeseca Jupiter i Saturn.Da bi završio svoju misiju, lender treba da radi na temperaturama daleko ispod nule i da izdrži nivoe radijacije hiljade puta veće od onih koje doživljavamo na Zemlji. Uz pomoć tehnologije generativnog dizajna, NASA je, zajedno sa Autodeskom, došla do dizajnerskog rješenja koje dobro funkcionira pod svim ovim zahtjevnim projektnim parametrima; rješenje koje ljudski inženjer možda ne bi mogao zamisliti, barem ne u istom vremenskom okviru.
Autodesk je jedna od vodećih generativnih softverskih kompanija u svijetu, i ne samo da predvode upotrebu generativnog dizajna u prostoru. Uzmimo za primjer automobilsku industriju.
Na prošlogodišnjem Autodesk univerzitetskom događaju, Design & Proizvodnja Keynote usredsređena na "Elevate". Koncept iz Hyundaija kojikoristi tehnologiju generativnog dizajna za razvoj novog vozila koje ima sposobnost "hodanja". Dobro ste pročitali. Vozilo koje može izmjenjivati funkcije vožnje i "pješačenja" kako bi doseglo terene za koje se nikada prije nije mislilo da su mogući.
Dok aplikacija generativnog dizajna može pomoći u konceptualizaciji složenih dizajnerskih rješenja, 3D štampa je idealna tehnologija za postizanje ovih zamršene oblike oživljavaju.
Izvor slike: Autodesk
U 3D-u je sve bolje
Paradoksalno, algoritmi generativnog dizajna često stvaraju vrlo organski oblici koji su neophodni za određene vrste aplikacija osjetljivih na performanse.
Ove modele je često nemoguće proizvesti konvencionalnim proizvodnim tehnologijama kao što je brizganje. Ali 3D štampanje i aditivna proizvodnja su širom otvorili vrata.
Ako razmislite o tome, generativni dizajn i 3D modeliranje su spoj napravljen na nebu. PB&J inženjeringa. Generativni dizajn pruža 3D industriji brza i fleksibilna sredstva za proizvodnju trodimenzionalnih modela visoke rezolucije s višestrukim iteracijama dizajna za isplativ konačni proizvod.
Kroz aditivne procese koji omogućavaju taloženje tankih slojeva materijala iznova i iznova, proizvođači mogu kreirati dijelove sa bilo kojom vrstom čvrstog materijala od plastike, do smole (SLA), pa čak i metala.
Ovaj unutrašnjirešetka potplata koju je dizajnirao New Balance savršen je primjer kako organski generativni dizajn može izgledati:
Izvor slike: Fourtune.com
3D štampanje i aditivna proizvodnja odigrali su veliku ulogu u rastu generativnih proizvodnih rješenja u različitim industrijama.
Vidi_takođe: Kako nacrtati šišmišaMeđutim, bilo bi pogrešno reći da je generativni dizajn ograničen samo na 3D štampanje. Tehnologija aditiva je najčešće najoptimalnija metoda proizvodnje. Ali u nekim slučajevima možete koristiti tradicionalnije metode proizvodnje kao što su CNC obrada, lijevanje ili brizganje, uz aditivnu proizvodnju.
Pa koje su prednosti, opet?
Kao prvo, imamo istovremeno istraživanje.
Način na koji funkcionira generativni dizajn je da dizajner specificira i unosi sve kriterije za dizajn dijela, na osnovu parametara kao što su težina, materijal, veličina , cijenu, snagu i metode proizvodnje.
Softver za generativni dizajn koristi algoritme za istraživanje mogućnosti ovih parametara, za generiranje hiljada opcija dizajna. Zatim će softver koji pokreće AI analizirati svaki dizajn i odrediti najefikasniji.
Generativni dizajn je sposoban za istovremeno istraživanje, validaciju i poređenje hiljada alternativa dizajna. Zatim ih ocjenjuje inženjer ili dizajner, koji čine konačni odabir.Onda, odnaravno, imamo ubrzani vremenski okvir dizajna. Ponekad tradicionalni dizajn može biti poput igre bojnog broda. Možete probati H3, i možda ćete dobiti pogodak ili promašaj. A onda pokušaš ponovo. Uz generativni dizajn, možete procijeniti sve izbore odjednom. Kompanije mogu koristiti generativni dizajn kako bi stekle konkurentsku prednost u ubrzavanju proizvoda na tržištu.
Da bi tako brzo odredili geometriju dizajna, algoritmi generativnog dizajna koriste različite pristupe, kao što su:
Biomimikrija- praksa koja oponaša prirodu za rješavanje izazova ljudskog dizajna
Morfogeneza- proces kojim organizam, tkivo ili organ razvijaju svoj oblik
Optimizacija tipologije- često se brka sa generativnim dizajnom, međutim, oni nisu isti. Više o tome u nastavku 👇
Optimizacija topologije naspram generativnog dizajna
Optimizacija topologije je matematička metoda koja optimizira raspored materijala unutar datog prostora dizajna, za dati skup ograničenja.Također imamo optimizaciju veličine u tom smislu, koja se bavi pronalaženjem oblika koji je optimalan i minimizira troškove uz zadovoljavanje datog skupa pravila.
Dakle kada je oblik unaprijed određen, onda se radi o optimizaciji topologije sa brojem povezanih komponenti koje pripadaju ili se mogu uklopiti u ovaj oblik.
Čak i nakon njegovog definiranja, optimizacija topologije i generativnadizajn bi i dalje mogao zvučati slično. Ipak, razlika leži u cjelokupnom procesu.
Optimizacija topologije počinje s jednim kompletnim modelom koji je dizajnirao čovjek, kreiranim prema unaprijed određenim opterećenjima i ograničenjima. I daje samo jedan optimizirani koncept za evaluaciju, zasnovan na konceptu koji je dizajnirao čovjek. Ne postoji automatizirana ideja.
Ovdje se razlikuje od generativnog dizajna, koji počinje unosom ograničenja, koje zatim analizira AI, kako bi se odredile stotine ili hiljade topoloških koncepata.
Ali brojevi nisu jedina stvar koja razlikuje ova dva procesa. Ono što optimizacija topologije ne uzima u obzir je da je svaki dizajn razvijen tradicionalnim sredstvima u suštini pristrasan.
Oni su u osnovi najbolja inžinjerska pretpostavka o tome kako riješiti problem. Ovo predstavlja veliku prijetnju dizajnerskom sistemu kreiranom za raznoliko društvo. I ne samo to, nego je ljudski um jednostavno skloniji razmišljanju o idejama koje su slične onome što je rađeno do sada.U generativnom dizajnu, AI neće biti pod utjecajem predrasuda (barem ne tako direktno) i može istraživati izvan onoga što možemo zamisliti. Samo trebamo osigurati da naše postojeće prečice, predrasude i predrasude nisu teško kodirani u tehnologiju umjetne inteligencije.
Hoće li me AI zamijeniti kao dizajnera?
Prvo, morate razumjeti tu generativnostdizajn nije potpuno nov fenomen. Ljudi su koristili generativni dizajn još devedesetih godina. Ali nikada nije imao nivo upotrebe i primjene u toliko različitih industrija kao danas. Dakle, jednostavan odgovor na pitanje je „ne“.
Bez sumnje, generativni dizajn izgleda kao primamljiva opcija. Umjesto da dizajner mukotrpno kreira pregršt koncepata, možete koristiti algoritam da brzo generišete hiljade opcija i tražite od dizajnera da odabere najbolje.
Dizajner prelazi od kreatora do urednika. Šta se ne sviđa? Pa, zapravo postoji nekoliko problema.
Kada se koristi generativni dizajn, ne postoji unaprijed izgrađen algoritam za generiranje svih opcija dizajna. Dizajneri će morati da kreiraju sopstveni sistem od nule, što nije mali podvig.
Iz tog razloga, mnogi alati generativnog dizajna su ograničeni na ograničen broj problema dizajna, ili samo na deo dizajna proces. Dakle, čineći ovu fazu dizajna skupom, nepovezanom i zamornom.
Također, količina ne znači i kvalitet. Generativni dizajn stvara hiljade različitih opcija. Iako se ovo slavi kao vrlina, postoji pad: algoritmi ne mogu zaista razlikovati dobre ideje od loših osim ako im ne kažete šta je dobro ili loše. Ovo je opet mjesto gdje se naše pristranosti ušunjaju.
Upoređujući mnoge, mnogeopcije koje sistem pruža je još jedan izazov. Za to je potrebna vrlo vješta osoba; i da stvari dodatno zakomplikuju, ljudi mrze da imaju previše izbora. Ovdje se suočavamo sa "paradoksom izbora". Više izbora nam daje više mogućnosti da donesemo pogrešnu odluku, čega se bojimo.
I suočimo se s tim - dizajneri (i ljudi općenito) ne rade ovako.
Generativni dizajn se svodi na proces dizajna u tri koraka: brifing, ideja i odlučivanje. Ovo je preveliko pojednostavljenje onoga što kreativci zapravo rade.Dizajneri ne prate linearni proces, a dizajn je zapravo prilično neuredan. Zar mi to ne znamo!
Istini za volju, malo je konkretnog znanja o dizajnu kao kognitivnom procesu, ali jedno je sigurno. Tehnologija nije tu da nas zamijeni i vjerovatno nikada neće.Proces generativnog dizajna sam po sebi zahtijeva od dizajnera ne samo da razumije i odredi parametre, već i da na kraju analizira najbolja rješenja. AI jednostavno nema sposobnost da razumije problem sam po sebi. Izvršava se na osnovu cilja dizajna ulaza.
Dok bi vaš um mogao poludjeti zamišljajući za šta je AI zapravo sposoban, u generativnom dizajnu, fokus je na malo drugačiji oblik umjetne inteligencije: klasu koja se upućuje kao "algoritmi pretraživanja". Što baš i nije neuronska mreža
