CC BY
178А.Я. Пахтаева, магистрант
Научный руководитель — Ю.В. Родионова, доцент
Новосибирский государственный университет архитектуры, дизайна и искусств имени А.Д. Крячкова
А. Pakhtaeva, MA student
Scientific advisor Yu. Rodionova, Associate Professor
Kryachkov Novosibirsk State University of Architecture, Design and Arts
Методы генеративного дизайна
Generative design methods
Обзор посвящён изучению методов генеративного дизайна. Генеративный дизайн — это одна из наиболее значимых инновационных технологий XXI века. Сегодня во многих проектных организациях наблюдается спрос на обновление устаревших моделей проектирования генеративным дизайном, позволяющим повысить качество проектных решений и снизить затрачиваемые ресурсы. Таким образом, в обзоре определён опыт применения систем САПР в проектной деятельности человека и раскрывается понятие генеративного дизайна и исследуются его возможности.
Ключевые слова: САПР, инновация, алгоритм, генеративный дизайн, аналитика
The article is devoted to the study of generative design methods. Generative design is the one of most significant innovative technologies of the XXI century. Today, in many design organizations, there is a demand for updating outdated design models with generative design, which allows to improve the quality of design solutions and reduce the resources spent. Thus, the article defines the experience of using CAD systems in human design activities and reveals the concept of generative design and explores its capabilities.
Keywords: CAD, innovation, algorithm, generative design, analytics
Введение
Технологии развиваются, и проектная деятельность вместе с ними непрерывно совершенствуется. Сегодня в мировой практике большую популярность приобретает генеративный дизайн архитектурных и ландшафтных структур. В 1977 году Уильям Митчелл в своей книге «Компьютерный дизайн», предсказал, что компьютерные технологии радикально преобразуют архитектурную практику [1]. В то время о дизайне автор книги отзывался как о задаче обработки данных, подчёркивая необходимость понимания механизма управления данными. И сегодня мы приходим постепенно к тому, что в современном мире для занятия дизайнерским проектированием одного навыка рисования становится недостаточно. Необходимо изучить возможности и перспективы компьютерных технологий для их внедрения и соучастия в проектной деятельности, чтобы выйти на новый качественный уровень продуктов творчества.
Основная часть
Генеративный дизайн — это методология проектирования, при которой автор использует компьютерные технологии, позволяющие творить посредством управления процессом автоматизированной генерации создаваемых объектов [2]. Генеративный дизайн может быть нацелен как на получение максимально эффективного результата, так и на случайный поиск решений проектных задач. Получение максимально эффективного результата выражается в оптимизации введённых проектных требований и возможностей для реализации таких проектных требований (материальных, территориальных и др. ограничений) и предоставлении сравнительных диаграмм технико-экономических характеристик сгенерированных вариаций объектов, что позволяет автору принять взвешенное решение при выборе окончательного проектного решения. Случайный поиск решения проектных задач выражается в предоставлении автору всех возможных вариаций, учитывающих введённые проектные требования, исключая в процессе генерации проектных вариаций все предубеждения автора касательно формообразования.
Генеративный дизайн включает в себя привлечение программистов для создания генеративной системы для компьютерного проектирования и состоит из следующих этапов (рис. 1) [3]:
- абстрагирование идеи проектирования и формулировка проблем;
- кодирование правила или алгоритма решения выявленных проблем;
- запуск генерации проектных решений;
- оценка результатов генерации;
- получение конечного результата и завершение генерации.
Рис. 1. Система генеративного дизайна
В основе генеративного дизайна лежит принцип использования алгоритмов. Теоретически, алгоритм — это абстрагирование некоторого процесса и создание на его основе сценариев, которые позволяют достичь желаемого результата. Как правило, вся архитектурная деятельность опирается на правила и принципы, соглашения и ограничения, которых следует придерживаться. Связь между архитектором и программистом больше, чем кажется. Впервые алгоритмы в процессе компьютерного проектирования начали использоваться с момента возникновения параметрического моделирования в 2000-х годах. На данной стадии они позволяли лишь создавать объекты, которые меняются с помощью изменения систем взаимозависимых параметров. С усложнением технологий решаемые задачи алгоритмов стали более разнообразными и привели к возникновению таких оригинальных алгоритмов как генетический, при котором генерация объектов производится посредством идеи биологической эволюции. Используя встроенные языки программирования САПР, проектировщик может создавать собственные авторские алгоритмы генерации, чтобы процесс проектирования становился эффективнее. Алгоритмы могут использовать как простые математические модели, так и более сложные модели, использующие потенциал нейронных сетей, т.е. обученных моделей на извлечение зависимостей из набора данных. В научной терминологии способ автоматического извлечения зависимостей из данных называется «машинным обучением», более известный в широких кругах как «искусственный интеллект». Алгоритмы искусственного интеллекта, построенные на базе параметрического моделирования, могут комбинировать вариативность и получаемые результаты. Например, при таком подходе возможно использование генетического алгоритма [4], т.е. поискового алгоритма на основе механизмов биологической эволюции, в сочетании с алгоритмом генеративно-состязательной нейронной сети, при которой функцию оценки вариаций будет осуществлять сама система, которая эти вариации сама же и создаёт, минимизируя участие человека в промежуточных поисковых итерациях. Генеративный процесс параметрического проектирования при этом превращается в интерактивный полуавтономный рабочий процесс, при котором автор не тратит время на рутинные операции по подбору решения и не ограничивает себя творческими стереотипами.
Генеративный дизайн уже активно используется во многих областях: машиностроении, медиаискусстве, промышленном дизайне. Примеры использования рассмотрены в настоящем обзоре. Методы работы в каждой из этих областей разные — всё зависит от предмета творческого процесса и технологий достижения результата. Следует отметить, что на практике различные области творческой деятельности активно взаимодействуют друг с другом, в т. ч. перенимая приёмы методов генерирования проектных решений.
Программное обеспечение для генеративного дизайна в машиностроении позволяет создавать оптимальные проекты на основе набора технологических
требований, определяемых на системном уровне, включая расчётные нагрузки, доступные материалы, методы изготовления и иные ограничения. Чтобы разобраться в роли технологических требований при генерации объектов, следует понять, что привычная среда на поверхности суши для человека, не всегда соответствует другой среде, в которой предмет проектирования может быть использован: в воде, в атмосфере или даже в космосе. Наиболее ярким примером послужит генеративный дизайн, используемый в ПО от PTC Creo 7.0, позволяющий создавать инновационные оптимизированные космические конструкции [5]. Помимо ракетных конструкций и космических построек, в проектные решения входят также системы жизнеобеспечения человека, находящиеся в ранце скафандра, поскольку на счету каждый килограмм массы, который будет на себе нести человек. Всё это служит повышению мобильности в космических условиях. Основным условием в подобной генеративной системе выступает снижение массы при сохранении физических свойств объектов, но при этом эстетическая составляющая отходит на задний план. Издревле человек позиционировал себя как творца и художника и сейчас сложно представить, что эстетичность не является одним из ключевых условий в продукции, которую он создаёт.
Итак, генеративный дизайн в машиностроении основывается на оптимизации топологии объемных систем в рамках заданных физических условий. Но существенным отличием машиностроительного генеративного дизайна от генеративного дизайна в искусстве является то, что во второй превозносится элемент оценки эстетики при оценке генераций вариантов конечного продукта. Таким образом, автор генеративного процесса может реализовывать свои профессиональные навыки, обосновывая выбор итогового проектного решения и неся ответственность за такой выбор.
Для генеративного проектирования в машиностроении необходимо сначала в программном обеспечении провести анализ технологических требований и ввести их в систему. Далее необходимо задать начальную общую структуру объекта с предельными значениями его параметров. Затем, программное приложение по оптимизации топологии объекта оценивает первоначальную структуру, заданные требования и просчитывает нагрузки для каждой вариации объектов. Иными словами, система условно разбивает первоначальную модель на множество ячеек, накладывает на данную модель технологические характеристики различных материалов и уже с учётом этого просчитывает нагрузки, которые получает объект в тех или иных случаях, тем самым удаляя из него нефункциональные ячейки. В итоге автору остаётся выбрать несколько подходящих вариантов и визуально сравнить их между собой с точки зрения эстетичности и удобства использования, чтобы выбрать самый подходящий вариант из всех. При этом на экране сразу будут видны технические характеристики будущих конструкций, и есть возможности сравнения облика продукции в разных проекциях. Оптимизация в машиностроительном генеративном дизайне рассчитывает несколько вариантов конструкции одновременно (рис. 2).
Рис. 2. Генеративный дизайн в машиностроении. Источник: https://www.ptc.com/fr/technologies/cad/generative-design
В типографике также активно начали применять алгоритмы для генерации новых шрифтов. Гарнитуры шрифтов можно также объединять, используя специальный формат семейного дерева и генетическую информацию, содержащуюся в каждой отдельной букве (рис. 3). Генетической информацией (хромосомами) в данном случае выступает: 1) скелетная структура, описывающая среднюю форму буквы; 2) рёбра, определяющие толщину линий; 3) скелетная структура, описывающая засечки [6]. Это создаёт пространство для возникновения случайных вариаций, единственным критерием которого является совместимость хромосом шрифтов. Демонстрируемые на экране варианты позволяют автору исследовать полученные вариации и сравнивать их между собой, отслеживая мутацию шрифтов.
Рис. 3. Генеративный дизайн в типографии. Источник: https://interaktivegestaltung.net/genotyp/english/introduction.pdf
Метод Faber Finds, созданный в печатном издательстве Faber&Faber [3] в Лондоне позволяет генерировать обложки для будущих книг по заданному эстетическому формату. При таком подходе первоначальный пример обложки книги, служащий эталоном, абстрагируется и разбивается на составляющие формальные компоненты. Затем на основе рассчитанных правил компоновки генерируются вариации обложек для новых книг.
Генеративный дизайн активно применяется в 3D моделировании [7] и при создании иллюстраций, где модели и изображения могут быть созданы с помощью программного кода (рис. 4). Художественная композиция из форм при генеративном дизайне создаётся в результате различных экспериментов компьютера с флуктуациями значений параметров векторных объектов (внесение небольших случайных изменений параметров), а также математическими формулами, описывающими деформацию и распределение форм. Распределение форм может базироваться на фрактальных алгоритмах, которые на основе небольшого набора параметров могут сгенерировать масштабные объекты со множеством неповторяющихся и гармонично взаимосвязанных деталей. Данные операции проводятся, например, в генеративном программном обеспечении для иллюстраторов «Processing». Таким образом, генерация начинается не с введения определённых требований, а с признания и оценки неких феноменов, которые затем дополнительно манипулируются. Например, поверхность должна быть заполнена как можно большим количеством кругов случайного диаметра. Первый шаг — превратить расплывчатую идею в конкретный алгоритм и нарисовать исходный круг. Компьютер будет генерировать заполнение холста бумаги случайными по диаметру кругами (функция random). При этом, если между сгенерированными кругами остаётся пространство, он увеличивает или уменьшает близлежащие круги. И наоборот — если они пересекаются между собой, он оптимизирует расположение кругов путём сужения диаметров. С помощью декомпозиции авторского замысла можно сформулировать отдельные шаги в алгоритме, тем самым сделав его исполняемым для компьютера [3].
Рис. 4. Генерация фрактальной структуры. Источник: https://trendland.com/platonic-solids-in-the-modem-era
Сегодня технологии компьютерного проектирования продвинулись вперёд и модернизировали свои возможности, но в то же время практика показывает, что многие архитекторы в нынешнее время до сих пор используют компьютеры в основном лишь для записи и передачи информации (оцифровки идей). Они идут путём традиционного проектирования, когда процесс начинается с ручного построения концепции, затем компьютерного моделирования и завершается, по мере потребности, расчётом конструктора с оптимизацией проекта. В мире, где бумажное проектирование отходит в прошлое, и заказчик требует уже информационные модели объектов, архитектор попадает под прямую зависимость от уровня своих компетенций в компьютерном проектировании, немало сил тратя на создание идеи и на её воспроизведение. На моменте возникновения концепции, он всегда ограничен в формообразовании компьютерным инструментарием, с которым он знаком и, с помощью которого, он сможет затем смоделировать проект по концепции. Процесс проектирования превращён в преодоление технических барьеров, архитектор не занимается творчеством в полной мере и не может в полной мере реализовать свои идеи. Более того, архитектор не использует весь вычислительный потенциал, который у него сейчас есть. Современные требования к информационному моделированию зданий (BIM) приблизили сам процесс архитектурной деятельности к реальному проектированию объектов. Красивая визуализация проектов интересует заказчиков всё меньше, а больше волнуют сроки проектного производства и реалистичность реализации проекта.
Необходимо изменить интуитивный подход к проектированию, освоить различные инструментарии программ проектирования и генеративных алгоритмов, и перейти от ручного проектирования в цифровой среде к контролю процесса трансформации идей в объекты. Как мы помним, ещё пифагорийцы возвышали силу и природу чисел и математической науки. В будущем, при освоении математических систем построения пространственных объектов и методик управления генерациями, работа архитекторов станет интереснее и продуктивнее. Образно, генеративный дизайн можно сравнить с системой навигации для водителя, он поможет дизайнеру ориентироваться в инструментах достижения цели, позволит ему сосредоточиться на более важных вещах, чем перебор вариаций решения. И тогда архитектор сможет в рамках одного проекта учесть больше условий, охватить большую сферу проникновения своей идеи и реализовать то, на что обычно не хватало сил и времени. Развитие инструментальных технологий проектирования позволит создавать более продуманную архитектурную среду, максимально раскрывая потенциал творца.
Вывод
В ходе обзора было рассмотрено понятие генеративного дизайна. Было определено, что внедрение генеративного дизайна в творческие сферы деятельности способно повысить как физические характеристики проектных решений за счёт использования возможностей компьютерной оптимизации различных параметров, так и эстетические — за счёт сравнительного анализа всех воз-
можных сгенерированных вариантов между собой. Внедрение генеративного дизайна преобразует рабочий процесс традиционного проектирования, исключая рутинные операции, которые можно автоматизировать, тем самым высвобождая больше времени на разработку замысла и идеи проекта.
Были рассмотрены области применения генеративного дизайна, такие как машиностроение, каллиграфия, типографика, 3D моделирование и иллюстрации, и основные этапы, из которых состоит процесс генерации объектов в каждом из приведённых областей.
Были указаны перспективы применения средств генеративного дизайна путём внедрения в алгоритмы генераций нейросетевых моделей.
Список литературы
1. Willian J. Mitchell Computer-Aided Architectural Design/ Petrocelli / Charter, New York, 1977.
2. Дё Ю.С. Тектоника и генеративный дизайн / Дё Ю.С., Кремлёв А.Ю. // Молодёжь и современные информационные технологии: сборник трудов XIV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. Томск, 2016. т. 2. с. 203-204.
3. Generative Design: Visualize, Program, and Create with Processing / Bohnack-er Hartmut, Gross Benedikt, Abrams, 2012.
4. Абрагин А.В. Генетический алгоритм обучения искусственных нейронных сетей // Потенциал современной науки. Липецк, 2015. № 8 (16). C. 8-11.
5. Creo Generative Design Extension [Электронный ресурс]. URL: https://www.ptc.com/fr/technologies/cad/generative-design.
6. GenoTyp [Электронный ресурс]. URL: https://interaktivegestaltung.net/ genotyp/flashdetect_content.html.
7. Platonic solids in the modern era [Электронный ресурс]. URL: https://trendland.com/platonic-solids-in-the-modern-era/.
References
1. Willian J. Mitchell Computer-Aided Architectural Design/ Petrocelli / Charter, New York, 1977.
2. De Yu. Tektonika i generativnyy dizayn [Tectonics and generative design]. Tomsk, 2016, pp. 203-204.
3. Generative Design: Visualize, Program, and Create with Processing / Bohnacker Hartmut, Gross Benedikt, Abrams, 2012.
4. Abragin A. Geneticheskiy algoritm obucheniya iskusstvennykh neyronnykh setey [Genetic algorithm for training artificial neural networks]. Lipetsk, 2015, pp. 8-11.
5. Creo Generative Design Extension. URL: https://www.ptc.com/fr/technologies/ cad/generative-design.
6. GenoTyp. URL: https://interaktivegestaltung.net/genotyp/flashdetect_ content.html.
7. Platonic solids in the modern era. URL: https://trendland.com/ platonic-solids-in-the-modern-era.
Пахтаева Аира Якировна, магистрант кафедры градостроительства и ландшафтной архитектуры НГУАДИ. E-mail: airaroset@gmail.com
Родионова Юлия Валерьевна, проректор по научной и творческой деятельности, доцент кафедры градостроительства и ландшафтной архитектуры НГУАДИ. E-mail: rodionova@ nsuada.ru
Для цитирования | For citation:
Пахтаева А.Я. Методы генеративного дизайна // Ноэма (Архитектура. Урбанистика. Искусство). 2021. № 2. С. 213-221.
Лицензия CC BY-NC 4.0 Материал поступил в редакцию 30.04.2021
