İçindekiler
Üretken tasarım, karmaşık sorunlara yönelik çok çeşitli çözümler ve fikirler oluşturmak için yapay zekayı kullanan bir tasarım keşif sürecidir. Ancak bu teknoloji, tasarım yapmak için artık insanlara ihtiyaç olmadığı anlamına mı geliyor? Yapay zeka, bildiğimiz tasarım dünyasını ele geçirecek mi? Gelin birlikte öğrenelim.
Üretken tasarım, bilgisayar destekli tasarımda bir sonraki sınır olarak kabul edilmektedir.Yüksek performanslı ve son derece sofistike ürünler geliştirmek için yapay zekanın gücünden yararlanır. tasarım yinelemeleri bileşen ağırlığını azaltmak veya performansı optimize etmek ve tasarımları daha basit hale getirmek gibi karmaşık zorlukları çözmeye yardımcı olur.
İlk bakışta, jeneratif tasarım sadece mühendisler tarafından kullanılıyormuş gibi görünebilir. Ama öyle değil. Tasarımda yapay zeka, birçok yaratıcı endüstriyi kasıp kavuran bir güç.
Ancak endişelenmeyin, Matrix PTSD'ye yakalanmanıza ve makine öğreniminin tasarımcılar olarak zor kazandığımız işlerimizi elimizden aldığını düşünmenize gerek yok. Size üretken tasarımın ne olduğunu, nerede uygulanabileceğini ve (rahat bir nefes alarak) kısıtlamalarının neler olduğunu açıklayacağız.
Sanatçı: Sofia Crespo. Eser: Ödül sistemi. Görsel kaynağı: Stir World
Üretken Tasarım Nerelerde Uygulanır?
Bu Kısıtlamalar Uygulanan yapay zeka algoritması, jeneratif tasarımda anahtar bir kavramdır.Nedenini daha iyi anlamanıza yardımcı olması için şunu düşünün: Diyelim ki bir stadyum tasarlamak istiyorsunuz. Ancak iki karşıt prensibiniz var: Stadyumunuza çok sayıda insan almak istiyorsunuz, ancak aynı zamanda hepsinin oyunu iyi bir şekilde görmesini istiyorsunuz.
Nedenini daha iyi anlamanıza yardımcı olması için şunu düşünün: Diyelim ki bir stadyum tasarlamak istiyorsunuz. Ancak iki karşıt prensibiniz var: Stadyumunuza çok sayıda insan almak istiyorsunuz, ancak aynı zamanda hepsinin oyunu iyi bir şekilde görmesini istiyorsunuz.
Kolezyum'u yeniden keşfetmek ve buna uygun bir şey tasarlamak için kafa patlatmak yerine, manzaranın kalitesini ölçmek için kullanabileceğiniz çok basit bir matematiksel formül vardır; bu formül daha sonra stadyumun boyutuyla ilişkilendirilebilir veya karşıtlaştırılabilir.
Dolayısıyla, üretken bir sistemle, insanların daha önce görmediği veya düşünmediği bir şekilde bir çözüm bulmak için bu iki ilkeyi işe koyabilirsiniz.
Ayrıca bakınız: Grafik Tasarım Portföyü Nasıl Oluşturulur + En İyi 16 ÖrnekKendinize "ne zaman bir stadyum tasarlayacağım?" diye soruyorsanız, daha pratik bir örneğe bakalım. Diyelim ki düzensiz bir şekle sahip bir tezgahı döşemek istiyorsunuz ve atık miktarını en aza indirmek için karolarınızın en uygun tasarımını ve şeklini bulmak istiyorsunuz. İşte bu noktada üretken tasarım yardımcı olabilir.
Üretken tasarım, özellikle imalat endüstrisi gibi endüstriyel bağlamlarda neredeyse sonsuz uygulamaya sahiptir. Ünlü uçak üreticisi Airbus, A320 uçağının bir iç bölümünü yeniden tasarlamak için üretken tasarımı kullandı.
Resim Kaynağı: Üretim Liderlik Konseyi
Üretken tasarım yazılımının gücünden yararlanarak, sonuçta parçanın ağırlığının %45'inden, yani 30 kg'dan tasarruf sağlayan bir çözüm buldular. Bu ağırlık azaltımı, uçağın daha az yakıt kullanması anlamına geliyor ve bu da genel olarak hava taşımacılığı endüstrisinin karbon ayak izini azaltacak. Tüm filolarında uçak başına 30 kg tasarruf etmek, 96.000 uçağın emisyonlarını ortadan kaldırmaya eşdeğer.her yıl binek otomobiller.
Havacılık ve uzay endüstrisinde NASA, Jüpiter ve Satürn'ün uydularına ulaşacak yeni nesil bir gezegen iniş aracında üretken tasarım kullandı.İniş aracının görevini tamamlaması için sıfırın çok altındaki sıcaklıklarda çalışması ve Dünya'da deneyimlediğimizden binlerce kat daha yüksek radyasyon seviyelerine dayanması gerekiyor. Nasa, Autodesk ile birlikte üretken tasarım teknolojisinin yardımıyla, tüm bu zorlu proje parametreleri altında iyi performans gösteren bir tasarım çözümü buldu; bir insan mühendisin yapamayacağı bir çözümEn azından aynı zaman dilimi içinde.
Autodesk dünyanın önde gelen jeneratif yazılım şirketlerinden biri ve jeneratif tasarımın sadece uzayda kullanılmasına öncülük etmiyorlar. Örneğin otomotiv sektörünü ele alalım.
Geçen yılki Autodesk Üniversitesi etkinliğinde, Tasarım ve Üretim Keynote'u "Elevate" üzerine odaklandı. Hyundai'nin "yürüme" yeteneğine sahip yeni bir araç geliştirmek için üretken tasarım teknolojisini kullandığı bir konsept. Doğru okudunuz. Daha önce hiç mümkün olmadığı düşünülen arazilere ulaşmak için sürüş ve "yürüme" işlevleri arasında geçiş yapabilen bir araç.
Üretken bir tasarım uygulaması karmaşık tasarım çözümlerinin kavramsallaştırılmasına yardımcı olabilirken, 3D baskı bu karmaşık şekilleri hayata geçirmek için ideal teknolojidir.
Resim kaynağı: Autodesk
3D'de Her Şey Daha Güzel
Paradoksal olarak, üretken tasarım algoritmaları genellikle performansa duyarlı belirli uygulama türleri için gerekli olan son derece organik şekiller oluşturur.
Bu modellerin enjeksiyon kalıplama gibi geleneksel üretim teknolojileriyle üretilmesi çoğu zaman imkansızdır. Ancak 3D baskı ve katmanlı üretim kapıyı ardına kadar açmıştır.
Düşünecek olursanız, üretken tasarım ve 3D modelleme cennette yapılmış bir eşleşmedir. Mühendisliğin PB&J'si. Üretken tasarım, 3D endüstrisine uygun maliyetli bir nihai ürün için çoklu tasarım yinelemelerinin üç boyutlu, yüksek çözünürlüklü modellerini üretmek için hızlı ve esnek araçlar sağlar.
İnce malzeme katmanlarının tekrar tekrar biriktirilmesine olanak tanıyan eklemeli süreçler sayesinde üreticiler plastikten reçineye (SLA) ve hatta metale kadar her tür katı malzemeden parçalar oluşturabilir.
New Balance tarafından tasarlanan bu dış tabanın iç kafesi, organik jeneratif tasarımların nasıl görünebileceğinin mükemmel bir örneğidir:
Resim Kaynağı: Fourtune.com
3D baskı ve eklemeli üretim, sektörler genelinde jeneratif üretim çözümlerinin büyümesinde önemli bir rol oynamıştır.
Ayrıca bakınız: Vectornator Ofis Duvar Resmi: Mega ile SöyleşiAncak, jeneratif tasarımın sadece 3D baskı ile sınırlı olduğunu söylemek yanıltıcı olacaktır. Katmanlı teknoloji çoğu zaman en uygun üretim yöntemidir. Ancak bazı durumlarda, katmanlı üretime ek olarak CNC işleme, döküm veya enjeksiyon kalıplama gibi daha geleneksel üretim yöntemlerinden de yararlanabilirsiniz.
Peki Faydaları Nelerdir?
Birincisi, eşzamanlı keşfimiz var.
Üretken tasarımın çalışma şekli, tasarımcının ağırlık, malzeme, boyut, maliyet, mukavemet ve üretim yöntemleri gibi parametrelere dayalı olarak parça tasarımı için tüm kriterleri belirlemesi ve girmesidir.
Üretken tasarım yazılımı, binlerce tasarım seçeneği oluşturmak için bu parametrelerin olasılıklarını keşfetmek için algoritmalar kullanır. Ardından, yapay zeka destekli yazılım her tasarımı analiz eder ve en verimli olanları belirler.
Üretken tasarım, binlerce tasarım alternatifini aynı anda keşfetme, doğrulama ve karşılaştırma yeteneğine sahiptir. Bunlar daha sonra nihai seçimi yapan mühendis veya tasarımcı tarafından değerlendirilir.Tabii bir de hızlandırılmış tasarım zaman çizelgemiz var. Bazen geleneksel tasarım bir savaş gemisi oyunu gibi olabilir. H3'ü deneyebilirsiniz ve bir isabet ya da ıskalama elde edebilirsiniz. Sonra tekrar denersiniz. Üretken tasarım ile tüm seçenekleri aynı anda değerlendirebilirsiniz. Şirketler, ürünlerin pazara sunulmasını hızlandırmada rekabet avantajı elde etmek için üretken tasarımı kullanabilir.
Tasarımın geometrisini bu kadar hızlı belirlemek için, jeneratif tasarım algoritmaları gibi farklı yaklaşımlardan yararlanır:
Biyomimikri- insan tasarım zorluklarını çözmek için doğayı taklit eden bir uygulama
Morfogenez- bir organizmanın, dokunun veya organın şeklini geliştirdiği süreç
Tipoloji optimizasyonu- genellikle üretken tasarım ile karıştırılır, ancak aynı değildirler. Bu konuda daha fazla bilgi aşağıda 👇
Topoloji Optimizasyonu ve Üretken Tasarım
Topoloji optimizasyonu, belirli bir kısıtlama kümesi için belirli bir tasarım alanı içinde malzeme yerleşimini optimize eden matematiksel bir yöntemdir.Bu anlamda, belirli bir dizi kuralı yerine getirirken optimum olan ve maliyetleri en aza indiren şekli bulmakla ilgilenen boyutlandırma optimizasyonumuz da vardır.
Dolayısıyla, şekil önceden belirlendikten sonra, topoloji optimizasyonu bu şekle ait olan veya bu şekle sığabilen bağlantılı bileşenlerin sayısı ile ilgilenir.
Tanımladıktan sonra bile, topoloji optimizasyonu ve üretken tasarım kulağa benzer gelebilir. Ancak aradaki fark genel süreçte yatmaktadır.
Topoloji optimizasyonu, önceden belirlenmiş yüklere ve kısıtlamalara göre oluşturulmuş, insan tarafından tasarlanmış eksiksiz bir modelle başlar ve insan tarafından tasarlanmış konsepte dayalı olarak değerlendirme için yalnızca bir optimize edilmiş konsept oluşturur. Otomatikleştirilmiş bir fikir oluşturma yoktur.
Bu noktada, yüzlerce veya binlerce topolojik kavramı belirlemek için bir yapay zeka tarafından analiz edilen kısıtlamaların girilmesiyle başlayan üretken tasarımdan ayrılır.
Ancak bu iki süreci birbirinden ayıran tek şey sayılar değildir. Topoloji optimizasyonunun hesaba katmadığı şey, geleneksel yöntemlerle geliştirilen herhangi bir tasarımın esasen önyargılı olduğudur.
Bunlar temelde mühendisin bir sorunun nasıl çözüleceğine dair en iyi tahminidir. Bu durum, çeşitlilik içeren bir toplum için oluşturulmuş bir tasarım sistemi için büyük bir tehdit oluşturmaktadır. Sadece bu da değil, insan zihni şimdiye kadar yapılanlara benzer fikirler düşünmeye daha meyillidir.Üretken tasarımda, yapay zeka önyargılardan etkilenmeyecek (en azından doğrudan değil) ve hayal edebileceğimizin ötesini keşfedebilecektir. Sadece önceden var olan kısayollarımızın, önyargılarımızın ve önyargılarımızın yapay zeka teknolojisine kodlanmadığından emin olmamız gerekiyor.
Yapay Zeka Tasarımcı Olarak Benim Yerimi Alacak mı?
Öncelikle, jeneratif tasarımın yepyeni bir olgu olmadığını anlamanız gerekiyor. İnsanlar jeneratif tasarımı doksanlı yıllardan bu yana kullanıyor. Ancak hiçbir zaman bugünkü kadar farklı sektörlerde kullanım ve uygulama düzeyine sahip olmamıştı. Dolayısıyla, sorunun basit cevabı 'hayır'.
Şüphesiz, üretken tasarım cazip bir seçenek gibi görünüyor. Bir tasarımcının zahmetli bir şekilde bir avuç konsept oluşturması yerine, binlerce seçeneği hızlı bir şekilde oluşturmak için bir algoritma kullanabilir ve tasarımcıdan en iyisini seçmesini isteyebilirsiniz.
Tasarımcı, yaratıcı olmaktan çıkıp editör haline geliyor. Sevilmeyecek ne var? Aslında birkaç sorun var.
Üretken tasarım kullanıldığında, tüm tasarım seçeneklerini üretmek için önceden oluşturulmuş bir algoritma yoktur. Tasarımcılar kendi sistemlerini sıfırdan oluşturmak zorunda kalacaklardır ki bu da küçük bir başarı değildir.
Bu nedenle, birçok üretken tasarım aracı sınırlı sayıda tasarım konusuyla veya tasarım sürecinin yalnızca bir kısmıyla sınırlıdır. Bu da tasarımın bu aşamasını pahalı, kopuk ve sıkıcı hale getirmektedir.
Ayrıca, nicelik kalite anlamına gelmez. Üretken tasarımlar binlerce farklı seçenek üretir. Bu bir erdemmiş gibi kutlansa da, bir dezavantajı vardır: algoritmalar, siz onlara neyin iyi neyin kötü olduğunu söylemediğiniz sürece iyi fikirleri kötülerden ayıramaz. Bu da yine önyargılarımızın devreye girdiği yerdir.
Sistemin sunduğu çok sayıda seçeneği karşılaştırmak da bir başka zorluktur. Bunu yapmak için çok yetenekli bir kişi gerekir; ve işleri daha da karmaşık hale getirmek için, insanlar çok fazla seçeneğe sahip olmaktan nefret ederler. Burada "seçim paradoksu" ile karşı karşıyayız. Daha fazla seçenek bize yanlış karar vermek için daha fazla fırsat verir, ki bu da korktuğumuz bir şeydir.
Ve kabul edelim ki tasarımcılar (ve genel olarak insanlar) bu şekilde çalışmazlar.
Üretken tasarım, tasarım sürecini üç adıma indirger: brifing, fikir oluşturma ve karar verme. Bu, kreatiflerin gerçekte ne yaptıklarının aşırı basitleştirilmesidir.Tasarımcılar doğrusal bir süreç takip etmezler ve tasarım aslında oldukça dağınıktır. Bunu bilmiyor muyuz!
Gerçeği söylemek gerekirse, bilişsel bir süreç olarak tasarım hakkında çok az somut bilgi var, ancak kesin olan bir şey var: Teknoloji bizim yerimizi almak için burada değil ve muhtemelen hiçbir zaman da olmayacak. Üretken tasarım süreci, bir tasarımcının sadece parametreleri anlamasını ve belirlemesini değil, aynı zamanda sonunda en iyi çözümleri analiz etmesini de gerektirir. Bir yapay zeka, sorunu kendi içinde anlama yeteneğine sahip değildir. Girdi tasarım hedefine dayalı olarak yürütür.
Zihniniz bir yapay zekanın gerçekte neler yapabileceğini hayal ederken çılgına dönebilir, ancak üretken tasarımda biraz farklı bir yapay zeka biçimine odaklanılır: "arama algoritmaları" olarak adlandırılan bir sınıf.
Arama algoritmasının avantajı, tasarlanmakta olan parçanın iç işleyişi hakkında hiçbir şey bilmesine gerek olmamasıdır. Temelde bir sandalyenin ne olduğunu bilmeden bir sandalye tasarlayacaktır.
Bu algoritmalar aslında doğrudan çözümden ziyade tekrarlayan testlere dayanır. Yani üretken tasarım sorununuzu çözmez, ancak deyim yerindeyse sorunu kutunun dışında araştırır. Bunu çözmek zorunda olan tasarımcılar ve mühendislerdir.
Üretken Tasarım Yaratıcı Olabilir mi?
Kesinlikle.
Artık korkacak bir şey olmadığını anladığımıza göre, jeneratif tasarıma aşık olmanızı ya da en azından bir arkadaş olarak sevmenizi sağlayacak bazı beklenmedik örneklere bir göz atalım.
İşte Paris merkezli Obvious kolektifi tarafından yapay zeka yardımıyla yaratılan bir dijital resim örneği. Ne kadara satıldığını tahmin edebilir misiniz?
Resim Kaynağı: LiveScience
Christie's'de 432.000 dolara açık artırmaya çıkarıldı - bir algoritma tarafından üretilen bir sanat eserini çekicin altına koyan ilk müzayede evi. Beeple'ın 6,8 milyon dolarlık NFT'sini satan aynı müzayede evi.
Obvious'un 15.000 portreden aldığı bilgiler ve jeneratif tasarım kullanarak yarattığı eserde, yapay zekanın tasarım sürecini tam anlamıyla görebiliyorsunuz. Portrede koyu renk bir frak giymiş, yakası düz beyaz bir adam tasvir ediliyor. Eserin tartışmasız en ilginç yanı, onu yaratmak için kullanılan algoritmaların matematiksel formülüyle imzalanmış olması.
Bir başka örnek de Irak doğumlu tasarımcı Layth Mahdi tarafından yaratılan bir dizi mermer vazo ve masadır. Parçalar, bir yapay zeka tarafından tasarlanan ve gerçek robotlar tarafından inşa edilen güzel akışkan formlara ve dalgalı yüzeylere sahiptir. Dezeen ile yaptığı bir röportajda Mahdi, "Robot benim için dijital, çok esnek ama hassas bir oymacı görevi görüyor. Geleceğin işbirlikçi olduğuna inanıyorum" dedi.
Resim Kaynağı: Dezeen
İşte bilgisayar algoritmalarını tasarımda kullanmanın "yeni bir malzemeyle heykel yapmak" gibi olduğunu iddia eden Alessandro Zomparelli'nin 3D baskılı maskesi. Carapace projesinin bir parçası olan koleksiyon, kullanıcının yüzünün 3D taramasına göre tasarlanan ve basılan bir dizi ısmarlama maskeden oluşuyor. Yani her maske belirli bir kişi için tasarlanıyor.
Projenin adı tesadüf değil - kabuk, kabukluların (yengeçler) veya araknidlerin (örümcekler) dış iskeletinin üst kısmıdır. Alessandro Zomparelli, bu küçük yaratıkların kabuklarında bulunan mikro yapılara dayalı olarak maskelerde benzersiz desenler oluşturmak için kendi algoritmasını geliştirdi. Biyomimikrinin mükemmel bir örneği.
Resim Kaynağı: LinkedIn
Üretken bir yazılımın yarattığı tasarım çeşitliliğini göstermek için, hayatımızda her gün kullandığımız bir şeye göz atalım.
Basit bir sandalye, sanat eserine benzer bir şeye dönüştürülebilir. Tasarımcı Phillipe Starck, üretken bir algoritmaya insanların vücutlarını en az miktarda malzeme kullanan bir araç kullanarak nasıl dinlendirebileceklerini sorarak, yapay zeka tarafından tasarlanan ilk sandalyeyi yarattı.
Tasarım süreci Starck'a, soruna yeni bir gözle bakabilen bir algoritmayla sohbet etmek gibi geldi ve sonuç bu oldu:
Resim Kaynağı: Fast Company
Üretken tasarım, bir tasarımcı olarak birlikte çalıştığınız bir araç olacak mı? Gelecek mi, yoksa sadece bir moda mı? Yorumlarda ne düşündüğünüzü bize bildirin!
Ve yenilikçi yeni tasarım fikirlerinize başlamak için Vectornator'ı indirmeyi unutmayın!
