Sztuczna inteligencja zamiast artystów: sieci neuronowe przejmują pracę projektantów

Od ręcznego do cyfrowego

Dziesięć lat temu sztuka na dziedzińcach, współpraca z artystami i niestandardowe fasady były kluczowymi narzędziami konkurencyjnymi dla deweloperów. Aby podkreślić wyjątkowość projektu, architekci i projektanci aktywnie angażowali się w jego tworzenie. Ich praca obejmowała układy mieszkań, rozwiązania konstrukcyjne i tworzenie niepowtarzalnej atmosfery. Przestrzenie musiały być rozpoznawalne, budynki musiały się wyróżniać, a przestrzenie publiczne musiały stanowić punkty centralne dla mieszkańców.

Kupujących interesował przede wszystkim sam dom i jego otoczenie. Deweloperzy konkurowali ze sobą pod względem powierzchni użytkowej, ceny, „historii projektu” – czy zatrudnili architekta, artystę, czy też unikatowych koncepcji zagospodarowania terenu. Kreatywni specjaliści wymyślali pomysły, tworzyli modele i wizualizacje, a następnie spędzali dużo czasu na koordynowaniu ich z klientem i wykonawcami. Ten proces był ekscytujący, ale czasochłonny i kosztowny.

Dziś trend się zmienia: sztuczna inteligencja wkracza na rynek budowlany. Pomaga tworzyć plany pięter, projektować ogrody, a nawet sprzedawać mieszkania.

Pierwsze kroki

W ciągu zaledwie trzech lat – od 2021 do 2024 roku – wskaźnik gotowości branży budowlanej do wdrożenia sieci neuronowych wzrósł z 2,05 do 3,99 punktu. Oznacza to, że udział firm wykorzystujących sztuczną inteligencję (AI) wzrósł z 3,1% do 27,6%. Podczas gdy w 2021 roku tylko 15,7% firm budowlanych planowało rozpocząć współpracę z AI w ciągu najbliższych trzech lat, do 2024 roku odsetek ten wzrósł do 35,5%. Około jedna trzecia organizacji szacuje, że wpływ ekonomiczny wykorzystania sieci neuronowych będzie znaczący.

Według Indeksu Cyfryzacji HSE dla Sektorów Gospodarczych i Społecznych, deweloperzy dostrzegają największy potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji w prognozowaniu popytu i podaży, według 22,1% respondentów. Na drugim miejscu (18,6%) plasują się usługi związane z wykończeniem, umeblowaniem i projektowaniem mieszkań, a następnie planowanie mieszkań i interakcje z najemcami (17,4%). Wśród firm, które wdrożyły już sztuczną inteligencję, jest ona najczęściej wykorzystywana w marketingu i reklamie (11,6%), komunikacji z klientami (10,5%) oraz zarządzaniu cenami i warunkami sprzedaży (7%).

Czym zatem zajmuje się sztuczna inteligencja w tej branży? Sieci neuronowe mają szeroki zakres zastosowań w budownictwie, architekturze i projektowaniu, od projektowania po grywalizację sprzedaży.

Generatywne projektowanie planów pięter: Algorytmy nauczyły się dobierać optymalne układy mieszkań lub domów. Uwzględniają one szereg czynników, od standardów nasłonecznienia po logistykę ruchu wewnątrz budynku. Na przykład, usługi takie jak Autodesk i Maket.ai generują dziesiątki wariantów planów pięter w ciągu kilku minut, a deweloper wybiera te najbardziej odpowiednie. Oszczędza to czas architektom i zmniejsza ryzyko błędów na wczesnych etapach projektowania.

Wizualizacje i cyfrowe bliźniaki: sieci neuronowe sprawiają, że proces prezentacji projektu jest dla kupujących jak najbardziej wizualny. Usługi takie jak Playestate tworzą fotorealistyczne wizualizacje 3D wnętrz i fasad. Cyfrowy bliźniak kompleksu mieszkaniowego pozwala modelować przyszłą zabudowę: jak będzie wyglądać w dzień i w nocy, jak będzie rozłożony hałas, ruch uliczny i tereny zielone. To rozwiązanie jest przydatne zarówno dla architektów, marketerów, jak i nabywców końcowych.

Rozpoznawanie i analiza dokumentów: Projekty budowlane wymagają ogromnej ilości dokumentacji – od rysunków i oświadczeń projektowych po pozwolenia i raporty techniczne. Sieci neuronowe są coraz częściej wykorzystywane do przetwarzania takich zadań. Zmniejsza to obciążenie inżynierów i przyspiesza przygotowania do budowy. Co więcej, rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji pomagają w szacowaniu kosztów, a nawet przewidywaniu opóźnień w budowie.

Wirtualne wycieczki i sprzedaż z elementami gier: sieci neuronowe pomagają zarówno w budownictwie, jak i sprzedaży. Dzięki technologii VR i rozwiązaniom gamingowym przyszli mieszkańcy mogą „przespacerować się” po mieszkaniu, zanim jeszcze zostanie wybudowane, wypróbować różne wykończenia i opcje umeblowania oraz porównać plany pięter. To sprawia, że ​​proces wyboru mieszkania jest bardziej angażujący i obniża próg wejścia.

Jak to działa?

Aby zrozumieć, jak to działa w praktyce, rozważmy proces pracy architekta koncepcyjnego, którego zadaniem jest stworzenie koncepcji architektonicznej: określenie kształtu budynków, zaprojektowanie układów oraz lokalizacja szkół, parkingów i powierzchni komercyjnych. W tym przypadku sztuczna inteligencja staje się potężnym narzędziem wsparcia. Na przykład, zamiast bez końca przeglądać specjalistyczne strony internetowe, można generować zapytania do sieci neuronowych i generować dziesiątki wariantów fasad, dachów lub detali. Projekty te stają się dla klienta punktami odniesienia (przykładami służącymi jako przewodnik przy tworzeniu nowego produktu lub projektu – MK ), ale wymagają selekcji i dopracowania.

Aby szybko „ożywić obraz”, wykorzystywane są wyspecjalizowane sieci neuronowe. VERAS potrafi przekształcić prosty, biały model budynku ze SketchUp w dziesiątki fotorealistycznych wizualizacji. Architekt przesyła szkic, określa materiały („ceglana fasada z białymi akcentami jesienią”) i otrzymuje opcje. KREA działa jak filtr: poprawia oświetlenie, dodaje trawę i sprawia, że ​​obraz jest bardziej atrakcyjny. Jednak rezultat prawie zawsze wymaga ręcznego dopracowania w specjalistycznych programach.

Nawet duże, światowej sławy studia architektoniczne stosują tę metodę. Na przykład Patrick Schumacher, dyrektor biura architektonicznego Zahy Hadid, stwierdził, że większość ich nowych projektów powstaje z aktywnym wykorzystaniem sieci neuronowych, takich jak DALL-E 2, Midjourney i Stable Diffusion. Ich wykorzystanie jedynie podkreśla ton i ducha architekta – ich prace są łatwo rozpoznawalne dzięki płynnym liniom, rozpoznawalnym, opływowym formom i zamiłowaniu do futuryzmu.

Co więcej, według Patricka Schumachera, sieci neuronowe są szczególnie pomocne w pracy z klientami, ułatwiając prezentacje projektów i umożliwiając wspólne udoskonalanie. Z ich pomocą architekci zyskują szeroki wachlarz informacji – na temat koncepcji i geometrii budynku, oświetlenia, cieni i innych szczegółów.

Wady i zagrożenia

Pomimo wszystkich oczywistych zalet – przyspieszonego rozwoju projektów, niższych kosztów i wygody klienta – wykorzystanie sieci neuronowych ma również swoje wady. Na przykład, ponieważ sztuczna inteligencja może zastąpić niektóre zawody, znikną one z rynku i doprowadzą do utraty miejsc pracy, co negatywnie wpłynie na ogólną sytuację gospodarczą.

Co więcej, powszechne jest przekonanie, że sieci neuronowe nie są zdolne do prawdziwej kreatywności, co oznacza, że ​​projekty będą stawać się coraz bardziej standaryzowane, tracąc swoją wyjątkowość i atrakcyjność dla klientów.

Eksperci uważają jednak, że takie ryzyko jest minimalne. Maksim Fedorczenko, koordynator NOSTROY w Syberyjskim Okręgu Federalnym, jest przekonany, że technologie sztucznej inteligencji mogą służyć jedynie jako narzędzie dla ludzi, ale nie są w stanie zastąpić ich w budownictwie: „Kiedy na obrazie AI pojawia się szósty palec, to nic wielkiego, ale jeśli taki błąd zostanie popełniony w projekcie niebezpiecznego obiektu, może to zagrozić życiu i zdrowiu ludzi. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w jej obecnej formie jest niemożliwe, ponieważ nie da się delegować bezpieczeństwa mechanizmowi, którego działanie jest niejasne”.

Eksperci zwracają również uwagę, że proces budowy wymaga uwzględnienia zbyt wielu unikalnych czynników, aby mogły sobie z nimi poradzić same sieci neuronowe. Według Nikity Inoziemcewa, eksperta z Centrum Badań nad Sztuczną Inteligencją Uniwersytetu Stanowego w Moskwie, sieci neuronowe nie są obecnie w stanie nawet odwzorować standardowego projektu w konkretnej lokalizacji, ponieważ muszą również uwzględnić klimat, ukształtowanie terenu, warunki geologiczne, logistykę, czynniki administracyjne, warunki rynkowe oraz specyfikę dewelopera lub firmy projektowej.

Perspektywy krótkoterminowe

Jednak żadna złożoność ani poziom ryzyka nie zmienią faktu, że sieci neuronowe są aktywnie wdrażane i będą nadal wdrażane w wielu dziedzinach życia, w tym w budownictwie. Gevork Gulanyan, dyrektor ds. rozwoju produktów w FSK Group LLC, wierzy, że projektowanie robotyczne ma świetlaną przyszłość: „To innowacyjne podejście, które może stać się powszechne dla firm projektowych i deweloperów, jeśli programy te nauczą się radzić sobie ze zmianami. Rozwój to bardzo żywy organizm, jak mówią sami deweloperzy. Patrząc wyłącznie na czynniki zewnętrzne, widzimy, jak wymagania konsumentów i regulacje dotyczące osiedli mieszkaniowych wzrosły w ostatnich latach. Te zmiany mogą być drastyczne. Szybka reakcja jest niezbędna. Dlatego przyszłość projektowania robotycznego będzie zależeć od tego, jak szybko zautomatyzowane programy zareagują na te zmiany”.

Okazuje się, że sztuczna inteligencja zmienia reguły gry na rynku nieruchomości: algorytmy zastępują długotrwałe procesy zatwierdzania, cyfrowe bliźniaki zastępują makiety, a sieci neuronowe tworzą szybkie wersje robocze zamiast ręcznej wizualizacji. Jednak główna wartość nadal tkwi w ludzkim guście i osądzie. Sieci neuronowe to przede wszystkim narzędzie przyspieszające realizację pomysłów. Oznacza to większą wygodę dla kupujących i nowe wyzwania dla branży.