"Лаборатория ИИ: инструменты решения бизнес-задач девелопмента" - ПИК
Артур Ишмаев, руководитель отдела внедрения и развития нейросетей, ПИК. Выступление посвящено применению искусственного интеллекта (ИИ) в архитектурном проектировании, в частности, использованию генеративных моделей и нейронных сетей для решения различных задач. Искусственный интеллект и архитектурное проектирование: Сложность современной архитектуры стимулирует применение новых технологий, в том числе ИИ. Классические методы проектирования не позволяют решать задачи универсально, что привело к исследованию машинного обучения и генеративных сетей. Генеративные модели: Основное внимание уделяется классу генеративных моделей, включая графовые, диффузионные модели и LLM-модели. Диффузионные модели позволяют получать высокую детализацию как в 2D, так и в 3D представлениях, а LLM-модели используются для работы с текстом и описанием структуры геометрии. Гибридный подход: Отдел стремится к созданию гибридных моделей, сочетающих различные подходы для повышения эффективности. Цель применения ИИ: Создание уникального архитектурного образа на этапах концепции и предпроекта, ускорение работы и улучшение качества принимаемых решений. Исследовательская деятельность и эксперименты: Отдел проводит широкий спектр исследований, включая анализ различных модальностей данных и их преобразования. Эксперименты и результаты: Диффузионные модели для генерации визуальных концепций, но без возможности точно отражать объективные характеристики. Генерация 3D-представлений по схематичным изображениям (на холде). Применение трансформеров и диффузионных моделей с использованием описания, этажности и технико-экономических показателей для генерации 3D-геометрии. Генерация фасадных решений с усложнением структуры описания результата. Применение мультимодальных моделей для генерации BIM-геометрии с атрибутами. Копайлот и ассистирование: Разработка копайлота, который помогает на всех этапах проектирования, в том числе за счет дообучения LLM-моделей. Делегирование задач ассистенту через инструкции. Эксперименты с Revit, Blender, SketchUp и другими программами моделирования. Генерация планировок: Дообучение open-source моделей (wall-plant, GSDiff) для генерации планировочных решений. Достижение хороших результатов за счет учета всех необходимых критериев. Интеграция с LLM-моделями для улучшения результатов. Дальнейшие шаги: Ведется анализ сильных и слабых сторон различных моделей, разработка маркетинговых инструментов. Будущее архитектуры и ИИ: Применение ИИ приведет к появлению большего количества задач и строительству большего объема жилья. Акцент делается на ранние этапы проектирования, где закладываются ключевые решения. Сбор данных о действиях проектировщиков для улучшения инструментов и повышения эффективности. Использование логирования действий проектировщиков внутри программ для анализа и улучшения проектов.
Артур Ишмаев, руководитель отдела внедрения и развития нейросетей, ПИК. Выступление посвящено применению искусственного интеллекта (ИИ) в архитектурном проектировании, в частности, использованию генеративных моделей и нейронных сетей для решения различных задач. Искусственный интеллект и архитектурное проектирование: Сложность современной архитектуры стимулирует применение новых технологий, в том числе ИИ. Классические методы проектирования не позволяют решать задачи универсально, что привело к исследованию машинного обучения и генеративных сетей. Генеративные модели: Основное внимание уделяется классу генеративных моделей, включая графовые, диффузионные модели и LLM-модели. Диффузионные модели позволяют получать высокую детализацию как в 2D, так и в 3D представлениях, а LLM-модели используются для работы с текстом и описанием структуры геометрии. Гибридный подход: Отдел стремится к созданию гибридных моделей, сочетающих различные подходы для повышения эффективности. Цель применения ИИ: Создание уникального архитектурного образа на этапах концепции и предпроекта, ускорение работы и улучшение качества принимаемых решений. Исследовательская деятельность и эксперименты: Отдел проводит широкий спектр исследований, включая анализ различных модальностей данных и их преобразования. Эксперименты и результаты: Диффузионные модели для генерации визуальных концепций, но без возможности точно отражать объективные характеристики. Генерация 3D-представлений по схематичным изображениям (на холде). Применение трансформеров и диффузионных моделей с использованием описания, этажности и технико-экономических показателей для генерации 3D-геометрии. Генерация фасадных решений с усложнением структуры описания результата. Применение мультимодальных моделей для генерации BIM-геометрии с атрибутами. Копайлот и ассистирование: Разработка копайлота, который помогает на всех этапах проектирования, в том числе за счет дообучения LLM-моделей. Делегирование задач ассистенту через инструкции. Эксперименты с Revit, Blender, SketchUp и другими программами моделирования. Генерация планировок: Дообучение open-source моделей (wall-plant, GSDiff) для генерации планировочных решений. Достижение хороших результатов за счет учета всех необходимых критериев. Интеграция с LLM-моделями для улучшения результатов. Дальнейшие шаги: Ведется анализ сильных и слабых сторон различных моделей, разработка маркетинговых инструментов. Будущее архитектуры и ИИ: Применение ИИ приведет к появлению большего количества задач и строительству большего объема жилья. Акцент делается на ранние этапы проектирования, где закладываются ключевые решения. Сбор данных о действиях проектировщиков для улучшения инструментов и повышения эффективности. Использование логирования действий проектировщиков внутри программ для анализа и улучшения проектов.