Применение нейросетей в проектировании

Нейросети

Нейросети сегодня генерируют изображения, тексты, структурируют и переводят информацию, могут упростить множество действий и подсказать новые решения. Нейросети применяют во многих сферах.

Прежде чем рассматривать возможности применения нейросетей в проектировании, рассмотрим принцип работы самой простой нейтронной сети, она является прямолинейной. После получения данных выхода и входа она пытается решить обратную задачу, определив веса синапсов. На основе полученных вычислений она может вносить новые данные и получать результаты.

Структура входных данных состоит из нескольких слоев:

• входной слой;
• скрытый слой;
• выходной слой.

Рисунок 1. Архитектура нейронной сети. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Принцип работы нейросети схож с принципом работы нервной системы живого организма. Для выполнения задачи система задействует различные нейронные связи. Но если у человека нейроны – это клетки мозга, то у машины – искусственные вычислительные элементы, созданные по подобию человеческих нейронов.

Нейросети являются обучаемыми и самообучаемыми. Но пока они не могут программировать или создавать себя. Переход к нейросетям стал возможен лишь в 2007 году, хотя теоретические основы их построения были сформулированы еще в середине 20 века. Именно большие данные открыли возможность использования нейросетей, собственно их и используют в основном для анализа, сопоставления огромных массивов информации, которые присутствуют как в управленческих, так и в экономических, научных сферах. С помощью нейросетей можно прогнозировать развитие болезней, конфликтов, прогресса.

Для получения результата в нейросеть загружаются исходные данные, на основе данных от каждого нейрона формируется сигнал.

Сегодня нейросети подразделяются на однослойные, многослойные, рекуррентные и прямого действия.

Применение нейросетей в проектировании

В целом сегодня нейросети применяются для составления прогнозов, сопоставления образов, формирования информации, генерации картинок. Все это оказалось весьма полезным в проектировании, например:

• на основании работ одного автора может быть сгенерировано новое здание в авторском стиле. К примеру, нейросеть может создать новое здание в стиле Гауди, Заха Хадид или Даниеля Либескинда;
• на основании заданной темы, нейросеть может сгенерировать описание здания;
• на основании контура здания может быть сгенерирована планировка;
• в градостроительстве нейросети могут создавать решения для целых кварталов;
• нейросети могут оценить проект с точки зрения климата и баланса территории;
• нейросети могут подобрать идеальный состав сухих строительных смесей под конкретный объект и условия его размещения.

Рисунок 2. Нейросети могут сгенерировать здание, но не создадут под него чертежи согласно требованиям. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Не стоит забывать о том, что и нейросети могут выдать некачественный результат. Поэтому любое созданное ИИ изображение или текст следует предварительно тщательно изучить.

Нейросети изменят многие профессии, в том числе они изменят и архитектуру. Но в силу сложности архитектуры, они не смогут заменить архитектора на его рабочем месте полностью. До тех пор, пока сети не научатся анализировать и учитывать все требования сводов правил и санитарных норм, они не заменят собой архитектора. Архитектурное проектирование опирается на анализ сотен факторов, многие из которых не поддаются измерению, так как зависят от чутья, чувства стиля и настроения. Пока нейросети помогают приблизиться к желаемому облику объекта, создать быстрый и качественный эскиз.

Пугает лишь скорость их самообучения, и то, что не вызывает опасений сегодня, вполне может оказаться реальной угрозой завтра. В целом, архитектура всегда приветствует изменения, в силу возросшей нагрузки, недостатка времени, возможность автоматизировать некоторые процессы в архитектуре весьма кстати.

Но также важно помнить, что в своих решениях нейросеть полагается на имеющийся в ее распоряжении банк данных, поэтому чем уже и специфичнее область запроса, тем меньшим объемом информации она обладает. Студенты часто используют нейросети для генерации рефератов или пояснительных записок, не утруждая себя последующей проверкой написанного, но пока эти тексты легко идентифицировать из-за большого количества стилистических и фактических ошибок.