Ubunifu wa Kuzalisha ni Nini? Mwongozo Kamili

Muundo generative ni mchakato wa uchunguzi wa muundo unaotumia AI kuunda masuluhisho na mawazo mbalimbali kwa matatizo changamano. Lakini je, teknolojia hii inamaanisha watu hawahitajiki tena kubuni? Je, AI itatawala ulimwengu wa muundo kama tunavyoujua? Hebu tujue.

Hutumia uwezo wa AI kukuza utendakazi wa hali ya juu na wa hali ya juu marudio ya muundo ambayo husaidia kutatua changamoto changamano, kama vile kupunguza uzito wa sehemu, au kuboresha utendakazi, na kurahisisha miundo. .

Kwa mtazamo wa kwanza, inaweza kuonekana kama muundo generative unatumiwa na wahandisi pekee. Siyo. Akili Bandia katika muundo ni nguvu ambayo imechukua tasnia nyingi za ubunifu kwa dhoruba.

Lakini usijali, hakuna haja ya kupata PTSD ya Matrix, na hakuna haja ya kuhisi kama kujifunza kwa mashine kunachukua kazi yetu ngumu. kazi kama wabunifu. Tutakueleza usanifu generative ni nini, unaweza kutumika wapi, na (sigh of relief) vikwazo vyake ni nini.

Msanii: Sofia Crespo. Mchoro: Mfumo wa malipo. Chanzo cha picha: Koroga Ulimwengu

Muundo wa Uzalishaji Unatumika Wapi?

Ili kukusaidia kuelewa vyema kwa nini, fikiria hili. Tuseme unataka kubuni uwanja. Lakini una vita viwiliyenye uwezo wa kujifunza na kujirekebisha yenyewe.

Faida ya kanuni ya utafutaji ni kwamba haihitaji kujua chochote kuhusu utendakazi wa ndani wa sehemu inayoundwa. Itaunda kiti, bila kujua mwenyekiti ni nini.

Algoriti hizi hutegemea majaribio ya kujirudia badala ya kusuluhisha moja kwa moja. Kwa hivyo muundo wa uzalishaji hausuluhishi suala lako, lakini huchunguza shida nje ya boksi, kwa kusema. Ni wabunifu na wahandisi wanaopaswa kulibainisha.

Je, Muundo Uzalishaji Unaweza Kupata Ubunifu?

Kwa hakika.

Sasa kwa kuwa tumeweza kuelewa hakuna kitu cha kuogopa, wacha tuangalie mifano isiyotarajiwa ya muundo wa uzalishaji ambayo itakufanya uipende. Au angalau ipende kama rafiki.

Huu hapa ni mfano wa mchoro wa kidijitali ulioundwa na kikundi chenye makao yake Paris, Obvious, kwa usaidizi wa akili bandia. Je, unaweza kukisia iliuzwa kwa kiasi gani?

Chanzo cha Picha: LiveScience

Iliuzwa kwa mnada kwa dola 432,000 kwa Christie's - nyumba ya kwanza ya mnada kuweka kazi ya sanaa iliyotengenezwa na algoriti chini ya nyundo. Nyumba hiyo hiyo ya mnada ambayo iliuza NFT ya Beeple ya $6.8 milioni.

Ni wazi iliunda kazi hiyo kwa kutumia usanifu mzalishaji na maelezo ya ingizo kutoka kwa picha 15,000. Unaweza kuona mchakato wa kubuni wa AI. Picha hiyo inaonyesha mwanamume aliyevalia koti jeusi na akola nyeupe wazi ikionyesha. Bila shaka sehemu ya kuvutia zaidi ya mchoro ni ukweli kwamba imetiwa saini kwa fomula ya hisabati ya algoriti iliyotumiwa kuiunda.

Mfano mwingine ni seti ya vazi za marumaru na meza iliyoundwa na mbunifu mzaliwa wa Iraqi Layth. Mahdi. Vipande hivyo vina umbo la umajimaji na nyuso zisizobadilika ambazo ziliundwa na AI na zilijengwa na roboti halisi. "Roboti kwangu hufanya kazi kama mchonga dijitali, anayenyumbulika sana lakini sahihi. Ninaamini siku zijazo ni shirikishi," alisema Mahdi katika mahojiano na Dezeen.

Chanzo cha Picha: Dezeen

Hii hapa ni barakoa iliyochapishwa kwa 3D na Alessandro Zomparelli, ambaye anadai kwamba kutumia algoriti za kompyuta katika muundo ni kama "kuchonga kwa nyenzo mpya." Kama sehemu ya mradi wake wa Carapace, mkusanyiko huo una mfululizo wa vinyago vilivyowekwa wazi, ambavyo vimeundwa na kuchapishwa kulingana na skanisho ya 3D ya uso wa mvaaji. Kwa hivyo, kila mask imeundwa kwa ajili ya mtu maalum.

Jina la mradi sio bahati mbaya - carapace ni sehemu ya juu ya exoskeleton ya crustaceans (kaa) au arachnids (buibui). Alessandro Zomparelli alitengeneza algoriti yake mwenyewe ili kutoa muundo wa kipekee katika vinyago kulingana na miundo midogo inayopatikana katika makombora haya madogo ya wachambuzi. Mfano kamili wa biomimicry.

Chanzo cha Picha: LinkedIn

Ili kuonyesha anuwai ya muundo iliyoundwa na jeneretaprogramu, hebu tuangalie kitu ambacho sisi hutumia kila siku katika maisha yetu.

Kiti rahisi kinaweza kugeuzwa kuwa kitu sawa na kazi ya sanaa. Kwa kuuliza kanuni za uundaji jinsi binadamu wanavyoweza kupumzisha miili yao kwa kutumia zana inayotumia kiasi kidogo zaidi cha nyenzo, Mbuni Phillipe Starck aliunda kiti cha kwanza kabisa kilichoundwa na akili bandia.

Mchakato wa kubuni ulionekana kwa Starck kama kuwa na mazungumzo na algorithm ambayo inaweza kuangalia tatizo kwa jicho jipya. Haya ndiyo matokeo:

Chanzo cha Picha: Kampuni ya Haraka

Je, muundo generative utakuwa zana unayofanya kazi nayo kama mbunifu? Je, ni siku zijazo, au mtindo tu? Tupe maoni yako kwenye maoni!

Na usisahau kupakua Vectornator ili kuanza kuhusu mawazo yako mapya ya ubunifu!

Ili kukusaidia kuelewa vyema sababu, fikiria hili. Tuseme unataka kubuni uwanja. Lakini una kanuni mbili za mapigano: Unataka kupata watu wengi kwenye uwanja wako, lakini pia unataka wote wawe na mtazamo mzuri wa mchezo.

Badala ya kuunda tena The Colosseum na kuharibu ubongo wako kujaribu. ili kubuni kitu ambacho kinafaa, kuna fomula ya hisabati iliyonyooka sana unaweza kutumia ili kutathmini ubora wa mwonekano, ambao unaweza kuwekwa kuhusiana au kupinga ukubwa wa uwanja.

Kwa hiyo, kwa a mfumo wa uzalishaji, unaweza kuweka kanuni hizo mbili kazini kutafuta suluhu kwa njia ambayo watu wanaweza kuwa hawajaiona au kufikiria hapo awali.

Ikiwa unajiuliza 'ni lini nitawahi kubuni. uwanja?' tuangalie mfano wa vitendo zaidi. Sema unataka kuweka kigae kaunta ambayo ina umbo lisilo la kawaida, na unataka kubaini muundo na umbo mojawapo la vigae vyako, ili kupunguza kiasi cha taka. Hapo ndipo muundo mzalishaji unaweza kusaidia.

Muundo genereshi una takriban matumizi yasiyo na kikomo, hasa katika miktadha ya viwanda, kama vile tasnia ya utengenezaji. Airbus, mtengenezaji maarufu wa ndege, alitumia muundo generative kufikiria upya sehemu ya ndani ya ndege yake ya A320.

PichaChanzo: Baraza la Uongozi wa Utengenezaji

Kwa kutumia nguvu ya programu ya usanifu generative, walikuja na suluhisho ambalo hatimaye liliokoa 45% ya uzito wa sehemu, sawa na kilo 30. Kupunguza uzani huku kunamaanisha kuwa ndege hutumia mafuta kidogo, ambayo itapunguza kiwango cha kaboni cha tasnia ya usafiri wa anga kwa jumla. Kunyoa kilo 30 kwa kila ndege katika kundi lao lote ni sawa na kuondoa hewa chafu ya magari 96,000 ya abiria kila mwaka. Jupiter na Zohali.

Ili kukamilisha dhamira yake, mpangaji ndege anahitaji kufanya kazi katika halijoto chini ya sifuri na kustahimili viwango vya mionzi mara maelfu zaidi ya vile tunavyopitia duniani. Kwa msaada wa teknolojia ya usanifu wa uzalishaji, Nasa pamoja na Autodesk walikuja na ufumbuzi wa kubuni ambao hufanya vizuri chini ya vigezo hivi vyote vya mradi vinavyohitajika; suluhu ambayo mhandisi binadamu hangeweza kufikiria, angalau si kwa wakati ule ule.

Autodesk ni mojawapo ya kampuni zinazoongoza za kutengeneza programu duniani, na sio tu zinazoongoza matumizi. ya kubuni generative katika nafasi. Chukua magari kwa mfano.

Katika tukio la mwaka jana la Chuo Kikuu cha Autodesk, Muundo & Mada kuu ya Utengenezaji inayozingatia "Inua". Dhana kutoka kwa Hyundai ambayoinatumia teknolojia ya usanifu generative kutengeneza gari jipya ambalo lina uwezo wa "kutembea". Unasoma hivyo sawa. Gari linaloweza kupishana kati ya uendeshaji wa kuendesha gari na "kutembea" ili kufikia maeneo ambayo hayakuwahi kudhaniwa kuwa yanawezekana hapo awali.

Ingawa programu ya usanifu generative inaweza kusaidia kufikiria suluhu changamano za usanifu, uchapishaji wa 3D ndiyo teknolojia bora ya kuleta hizi. maumbo changamano kwa maisha.

Chanzo cha picha: Autodesk

Kila Kitu Ni Bora Katika 3D

Kwa kushangaza, algoriti za muundo generative mara nyingi huunda kikaboni sana maumbo ambayo ni muhimu kwa aina fulani za programu-tumizi nyeti utendakazi.

Miundo hii mara nyingi haiwezekani kutengenezwa kwa teknolojia ya kawaida ya utengenezaji kama vile ukingo wa sindano. Lakini uchapishaji wa 3D na utengenezaji wa nyongeza umefungua mlango wazi.

Ukifikiria juu yake, muundo generative na uundaji wa 3D ni mechi iliyotengenezwa mbinguni. PB&J ya uhandisi. Muundo zalishaji huipatia tasnia ya 3D njia za haraka na rahisi za kutengeneza miundo yenye mwelekeo-tatu, yenye msongo wa juu ya marudio ya muundo wa bei ya mwisho.

Kupitia michakato ya nyongeza ambayo inaruhusu utuaji wa tabaka nyembamba za vifaa mara kwa mara, watengenezaji wanaweza kuunda sehemu zenye aina yoyote ya nyenzo ngumu kutoka kwa plastiki, hadi resin (SLA), na hata chuma.

Hii ya ndani.kimiani ya outsole iliyoundwa na New Balance ni mfano kamili wa jinsi miundo generative kikaboni inaweza kuonekana:

Chanzo cha Picha: Fourtune.com

Uchapishaji wa 3D na utengenezaji wa ziada ulichukua jukumu kubwa katika ukuaji wa suluhu za utengenezaji zalishaji katika sekta zote.

Hata hivyo, itakuwa ya kupotosha kusema kwamba muundo generative unadhibitiwa kwa uchapishaji wa 3D pekee. Teknolojia ya ziada ni wakati mwingi njia bora zaidi ya uzalishaji. Lakini katika baadhi ya matukio, unaweza kutumia mbinu za kitamaduni zaidi za utengenezaji kama vile utengenezaji wa mitambo ya CNC, uwekaji, au uundaji wa sindano, pamoja na utengenezaji wa viongezi.

Kwa hivyo kuna Faida Gani, Tena?

Kwa moja, tuna uchunguzi wa wakati mmoja.

Njia ambayo muundo mzalishaji hufanya kazi ni kwamba mbuni hubainisha na kuweka vigezo vyote vya muundo wa sehemu, kulingana na vigezo kama vile uzito, nyenzo, saizi. , gharama, nguvu, na mbinu za utengenezaji.

Programu ya uundaji generator hutumia algoriti kuchunguza uwezekano wa vigezo hivi, ili kuzalisha maelfu ya chaguo za muundo. Kisha, programu inayoendeshwa na AI itachanganua kila muundo na kubainisha zile zenye ufanisi zaidi.

Kisha, yabila shaka, tunayo ratiba ya usanifu iliyoharakishwa. Wakati mwingine muundo wa kitamaduni unaweza kuwa kama mchezo wa meli ya kivita. Unaweza kujaribu H3, na unaweza kupata hit au kukosa. Na kisha jaribu tena. Kwa kubuni generative, unaweza kutathmini uchaguzi wote mara moja. Kampuni zinaweza kutumia usanifu generative ili kupata faida ya kiushindani katika kuharakisha bidhaa sokoni.

Ili kubainisha jiometri ya muundo kwa haraka sana, kanuni za usanifu generative hutumia mbinu tofauti, kama vile:

Biomimicry- mazoezi ambayo yanaiga asili ili kutatua changamoto za muundo wa binadamu

Morphogenesis- mchakato ambao kiumbe, tishu, au kiungo hukuza umbo lake

Uboreshaji wa taipolojia- mara nyingi huchanganyikiwa na muundo generative, hata hivyo, hazifanani. Zaidi kuhusu hili hapa chini

Pia tuna uboreshaji wa ukubwa kwa maana hiyo, ambayo inahusika na kutafuta umbo ambalo ni bora zaidi na kupunguza gharama huku kukidhi sheria fulani.

Kwa hivyo pindi umbo unapoamuliwa mapema, uboreshaji wa topolojia unahusika. na idadi ya vijenzi vilivyounganishwa ambavyo ni vya au vinavyoweza kutoshea ndani ya umbo hili.

Hata baada ya kuifafanua, uboreshaji wa topolojia na generative.muundo bado unaweza kusikika sawa. Bado tofauti iko katika mchakato mzima.

Uboreshaji wa Topolojia huanza na modeli moja kamili iliyoundwa na binadamu, iliyoundwa kulingana na mizigo na vikwazo vilivyoamuliwa mapema. Na inatoa dhana moja tu iliyoboreshwa kwa tathmini, kulingana na dhana iliyoundwa na mwanadamu. Hakuna mawazo ya kiotomatiki.

Hapa ndipo inapotofautiana na uundaji generative, ambao huanza kwa kuweka vizuizi, ambavyo vinachambuliwa na AI, ili kubaini mamia au maelfu ya dhana za kitopolojia.

Lakini nambari sio kitu pekee kinachotofautisha michakato hii miwili. Kile ambacho uboreshaji wa topolojia hauzingatii ni kwamba muundo wowote uliotengenezwa kupitia njia za kitamaduni kimsingi una upendeleo.

Katika muundo zalishaji, AI haitaathiriwa na upendeleo (angalau sio moja kwa moja) na inaweza kuchunguza zaidi ya kile tunaweza kufikiria. Tunahitaji tu kuhakikisha kuwa njia zetu za mkato zilizokuwepo hapo awali, dhana za awali, na upendeleo hazijawekwa ngumu katika teknolojia ya akili ya bandia.

Je, AI Itanibadilisha Kama Mbuni?

Kwanza, unahitaji kuelewa jenasi hiyokubuni si jambo jipya kabisa. Watu wamekuwa wakitumia muundo wa uzalishaji tangu miaka ya tisini. Lakini haijawahi kuwa na kiwango cha matumizi na matumizi katika tasnia nyingi tofauti ambayo ina leo. Kwa hivyo, jibu rahisi kwa swali ni ‘hapana.’

Bila shaka, muundo generative unaonekana kama chaguo la kuvutia. Badala ya kuwa na mbunifu kwa bidii kuunda dhana chache, unaweza kutumia algoriti kuzalisha maelfu ya chaguo kwa haraka na kumwomba mbunifu achague bora zaidi.

Msanifu hubadilika kutoka kuwa mtayarishi hadi kuwa mhariri. Nini si kupenda? Kweli, kuna matatizo machache.

Unapotumia muundo generative, hakuna algoriti iliyojengwa awali ya kutengeneza chaguo zote za muundo. Wabunifu watalazimika kuunda mfumo wao wenyewe kutoka mwanzo, ambao si jambo dogo.

Kwa sababu hii, zana nyingi za usanifu generative zimezuiliwa kwa idadi ndogo ya masuala ya muundo, au sehemu tu ya muundo. mchakato. Kwa hivyo, kufanya hatua hii ya muundo kuwa ghali, isiyounganishwa, na ya kuchosha.

Pia, wingi haimaanishi ubora. Miundo inayozalisha hutoa maelfu ya chaguo tofauti. Ingawa hii inaadhimishwa kana kwamba ni sifa nzuri, kuna upungufu: kanuni za algoriti haziwezi kutofautisha mawazo mazuri na mabaya isipokuwa ukiwaambie yaliyo mema au mabaya. Hapa ndipo tena upendeleo wetu unapoingia.

Tukilinganisha nyingi, nyingichaguo ambazo mfumo hutoa ni changamoto nyingine. Inachukua mtu mwenye ujuzi sana kufanya hivyo; na ili kufanya mambo kuwa magumu zaidi, wanadamu huchukia kuwa na chaguzi nyingi sana. Tunakabiliwa na "kitendawili cha chaguo" hapa. Chaguo zaidi hutupatia fursa zaidi za kufanya uamuzi usio sahihi, ambalo ni jambo tunaloogopa.

Na tuseme ukweli - wabunifu (na watu kwa ujumla) hawafanyi kazi hivi.

Wabunifu hawafuati mchakato wa mstari, na muundo ni mbaya sana. Je, hatujui!

Mchakato wa uundaji generative yenyewe unahitaji mbuni sio tu kuelewa na kuamua vigezo, lakini pia kuchanganua masuluhisho bora zaidi mwishowe. AI haina uwezo wa kuelewa shida yenyewe. Hutekeleza kulingana na lengo la usanifu wa ingizo.

Ingawa akili yako inaweza kuwa na kichaa kuangazia kile ambacho AI inaweza kufanya, katika muundo genereti, kuna mwelekeo wa aina tofauti kidogo ya akili bandia: darasa linalorejelewa. kama "algorithms ya utafutaji." Ambayo sio mtandao wa neva ambao ni