Dialogul nostru de astăzi și din numerele următoare are ca invitată un arhitect: Florina Pantilimonescu, doctorand în cadrul Universității de Arhitectură și Urbanism „Ion Mincu” din București, unde cercetează aplicarea metodelor de machine learning în arhitectură. Absolventă a Facultății de Arhitectură și a celei de Matematică, Florina Pantilimonescu urmărește să aducă potențialul cunoașterii matematice în sprijinul procesului creativ și decizional al arhitecților. Stimată doamnă arhitect vă invităm la un incitant dialog privind relația AI arhitectură și de ce nu, matematică. Cum vedeți utilizarea inteligenței artificiale în proiectarea arhitecturală? Artă și știință, umanism și rațiune, liric și tehnic – sunt dedublări care contribuie la conturarea noțiunii de „arhitectură”. Deși aparent antagonice, pot fi studiate în parte și prin lentila inteligenței artificiale (AI), o unealtă care ridică noi întrebări și deschide perspective nebănuite în mediul construit. Privită din perspectiva matematică, inteligența artificială înseamnă modele statistice sofisticate, susținute de o putere de calcul avansată. Aceste metode pot fi aplicate oriunde există date suficiente,adică informații digitale, colectate sau simulate. În complexitatea domeniului arhitecturii, AI este momentan un instrument aplicabil în diviziuni, cum ar fi optimizare structurală, generare de imagini, managementul riscului pe șantier și multe altele. Suntem departe de o inteligență artificială generală, care să fie implementată holistic. Procesul de proiectare de arhitectură presupune un demers iterativ care consideră un cumul de factori (funcționalitate, estetică, structură, antropologie, integrare urbană, atmosferă etc). Algoritmii de învățare specifici AI pot aduce un plus de cunoaștere sau scurta etape din întregul proces. De exemplu, Stanislas Chellou, pionier al cercetării modelelor AI generative în proiectarea de arhitectură, a contribuit la platforma Forma AI de la Autodesk, pe care arhitecții o folosesc pentru studii de însorire, acustică urbană etc și pot optimiza ansamblurilor urbanistice în urma unui proces generativ și de optimizare. Poate printe cele mai dezvoltate de pe piața actuală, incluzând și automatizare în generarea planurilor de nivel și multe alte funcții, acest software nu integrează eficiența structurală sau termică a edificiilor. Deși există alte produse pe piață utile în acest sens (e.g. Dynamo), lucrăm și așteptăm cu interes momentul în care lucrurilor vor fi complet integrate. Citiți și: Inițiativă inedită a ZDI, pentru nespecialiști – Ghid de prezentare, inițiere și folosire a inteligenței artificiale Dacă artele duc în prim-plan paradigmele emergente ale societății, științele se raportează diferit, uneori inerte, neinfluiențabile sau cu un proces lent de revoluționare. În această dihotomie, arhitectura se dezvoltă în două direcții: pe de o parte, imediat și radical prin limbaj vizual, iar pe de altă parte, statornică în chestiuni tehnice. Care sunt cele mai promițătoare aplicații în acest domeniu? În vizual, AI a avut un impact imediat: randările de arhitectură. Vizualizarea foarte rapidă a materialelor, luminii, texturilor într-un spațiu interior sau pe fațada unei clădiri au fost mult sporite și accelerate cu ajutorul modelelor generative de imagini. În același timp, un studiu incipient de idei cu Midjourney sau Dall-E a devenit și mai accesibil non profesioniștilor, persoanelor care doresc testarea unor idei de amenajarea. În același timp, modelele text to image au deschis un spațiu de explorare pentru talentații cu un grai liric. Printre competițiile de arhitectură din prezent se numără și generarea de imagini de arhitectură cu AI, în căutarea de imagini intrigante, interesante, excepționale ca atmosferă și de poveste, cum este cea organizată de Arch Hive. Este o zonă a visării și a experimentării, care își croiește lent un drum spre fezabilitate. Totuși, aici apar și limitele, când AI nu mai este atât de magic pe cât sperăm. În probleme de precizie, nu respectă întotdeauna constrângerile reale ale unui proiect unde randările hiperrealiste sunt esențiale. O interfață avansată de lucru, ComfyUI, integrează modeele bazate pe Stable Diffusion, cum ar fi Flux sau Lora împreună ControlNEt. Încă o limitare a acestor modele este necesitatea unor procesoarea GPU speciale pentru modele generative, care depășesc capacitățile hardware specifice randărilor de arhitectură în programe consacrate (Lumion, Enscape, Cinema4D etc). În timp ce acestea sunt similare cu necesitățile de rulare a jocurilor video, când vine vorba despre generare de imagini cu rețele neuronale, procesoarele sunt cu totul diferite și momentan costisitoare. Din acest motiv, accesibilitatea publicului larg încă este restrânsă. Pentru birourile mari, precum Coop Himmelblau sau Foster and Partners, antrenarea modelelor cu imagini specifice propriului stil a fost dovedită și utilizată în fazele incipiente de explorare conceptuală. Ce ne puteți spune în privința preciziei AI în acest domeniu? Depășind latura vizualului din arta arhitecturii, există o anumită lentoare în aplicarea AI în chestiuni de precizie. Acolo unde există date suficiente, utilizarea algoritmilor de învățare pot dezvălui soluții inovatoare, cum este în calculul structural. În timp ce softuri clasice precum STAAD Pro folosesc formule deterministe, modelele AI pot oferi predicții statistice rapide bazate pe seturi mari de date, obținute din simulări sau măsurători reale. Problema apare însă în zonele unde datele sunt greu de obținut, cum ar fi percepția umană asupra spațiului. Emoțiile, confortul, diferențele culturale, starea de bine — sunt greu de cuantificat și imposibil de simulat la scară mare, deocamdată. Din acest motiv, arhitecții vin cu o bună înțelegere experiențială care se răsfrânge asupra demersului creativ al proiectului final. Totuși, automatizarea a început să câștige teren în sarcinile repetitive: generarea de tabele de materiale, devize, estimări etc. Acolo unde științele exacte domină, AI poate fi implementat rapid. În schimb, în zona umanistă, diferențele de percepție ale utilizatorilor rămân o provocare. Dacă putem anticipa vremea sau evoluția burselor, e mult mai dificil să prezicem reacțiile emoționale ale oamenilor într-un spațiu construit. În concluzie, AI nu este o soluție universală, dar este un instrument extrem de valoros. În arhitectură, poate accelera procese, inspira forme, analiza date și chiar anticipa comportamente. Atât dimensiunea artistică, cât și cea tehnică pot beneficia de pe urma acestei tehnologii. Rămâne la latitudinea noastră – a arhitecților, inginerilor, cercetătorilor – să visăm cu ea, dar și să producem rezultate inovatoare și fezabile. Episoadele anterioare ale ZDI despre introducerea în folosirea AI, în Secțiunea IT Continuare în numărul viitor Marius GHEORGHIU: CONTACT – Email: redactie@ziaruldeiasi.ro, Telefon: 0745079523