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Mar 03, 2024

過剰な解像度: 建築設計における人工知能と機械学習

ウィーン美術館の増築のためにジル・レツィン建築によって設計されたヘクストラタでは、直線状の六角形のストランドが一連の厚い体積層を定義しています。 画像提供：ジル・レツィン・アーキテクチャー

ウィーン美術館の増築のためにジル・レツィン建築によって設計されたヘクストラタでは、直線状の六角形のストランドが一連の厚い体積層を定義しています。

画像提供：ジル・レツィン・アーキテクチャー

Daniel Koehler 氏と Bartlett UCL 学生によって設計された WanderYards は、単純な空間サンプルの繰り返しを通じて、組み合わせの粒度を変更することで多様性がどのように実現されるかを示しています。

画像提供：ダニエル・ケーラー、バートレットUCL

Bartlett UCL Design Computation Lab の Manuel Jiménez Garcia と Gilles Retsin によって設計された VoxelChair v1.0 は、ロボット 3D プリンティング用の新しい設計ソフトウェアを使用したプロトタイプの椅子です。

画像提供：マヌエル・ヒメネス・ガルシア、バートレットUCL

デザイナーは、ほぼ一世代にわたり、設計と製造にコンピューターベースのツールを使用してきました。 過去 30 年間で、私たちはコンピューターが前例のない複雑さの新しい形状を描画および構築するのに役立つことを学びました。また、CAD-CAM テクノロジを使用すると、追加コストなしでバリエーションを大量生産できることも発見しました。歴史 - 建築における最初のデジタル化の歴史。 しかし、今日では、ますます強力な計算ツールがそれ以上のことを実行できるようになりました。 奇妙なことに、コンピューターは現在、一部の設計上の問題を自力で解決できるようになりました。場合によっては、他の方法では解決できなかった問題も解決できるようになりました。 20 年前、私たちはコンピューターは物を作るための機械だと考えていました。 今日では、それらが思考のための機械としてさらに不可欠であることがわかります。 それが、多くのデザイン専門家を含む多くの人が現在、人工知能 (AI) に興奮している理由の 1 つです。 しかし、この用語自体は決して新しいものではありません。この用語は 1950 年代と 60 年代にすでに普及していました。当時、コンピュータ科学者は、人工知能は人間の心の論理を模倣すべきである、つまりコンピュータは人間と同じように「考える」べきだと考えていました。 。 それどころか、今日では、コンピューターが独自の非常に特殊なロジック、つまり私たちのロジックとは異なるロジックに従っているからこそ、これまで解決できなかったカテゴリーの問題を解決できることがますます明らかになってきています。 そしてすでに、この新しい、ポストヒューマン（または単に非人間）のロジックは、多くの場合、私たちのロジックをはるかに上回っているようです。

私たちの考え方とコンピューターが問題を解決する方法の主な違いは、私たち自身の脳がビッグデータ用に配線されていないことです。 あまりにも多くの事実や数字を扱わなければならない場合、必然的にいくつかを削除するか、より簡単に作業できる短い表記に圧縮する必要があります。 ほとんどの古典科学はその目的のための手段でした。 幾何学と数学、特に微積分は驚異的なデータ圧縮技術です。 いずれにせよ、思い出せなかった多くの詳細を忘れることができるので、本質的なことに集中できます。 仕分けも私たちの仕事のコツです。 100 万件のランダムなリストから 1 つの名前を見つけることは決してできないため、使用する前にそのリストを並べ替えるのに多大な労力を費やします。たとえば、名前が電話帳のようにアルファベット順に並べられている場合は、直接目的を達成できます。リスト内のすべての名前を読み取る必要がなく、探している名前が見つかります。これには永遠に時間がかかります。 しかし、それはまさにコンピュータの機能です。コンピュータは、文字や数字の膨大なシーケンスをほとんど時間をかけずにスキャンできるため、何かを特定の順序で並べ替えておく必要がありません。 アルファベットによる並べ替えを、私たちの一般的な考え方の比喩として考えてみましょう。私たちは物を特定の場所に置くので、必要なときにそれがどこにあるかがわかります。 また、世界を理解するために物事やアイデアを分類します。 しかし、コンピューターにはそのようなことは必要ありません。私たちとは異なり、並べ替えることなく検索できます。 コンピューターは人生の意味を調査する仕事もしていません。

特定の名前を探すときに、100 万もの名前のランダムなリストを簡単に扱うことができないのと同じように、家を建てるのに必要な場合、100 万個の異なるレンガのランダムな山を簡単に扱うことはできません。 この場合も、私たちはビッグ データ (または大きすぎて管理できないデータ) に対する自然な嫌悪感から、大幅な簡素化に駆り立てられます。 まず、レンガを標準化するので、それらはすべて同じであると想定できます。 次に、それらを規則的な列に配置し、すべての列を単純な幾何学的図形 (ほとんどの場合、平面図、立面図、断面図に描かれた長方形または円) 内に配置します。 したがって、個々のレンガの物理的形状と材料特性を忘れることができ、より大きく均一な表面と体積のより単純できれいな輪郭を構成することによって、建物全体を設計することができます。 従うべき青写真もレンダリングする説明もない個人の職人は、自分の才能、直感、インスピレーションに従って、その場でその場の気まぐれに各レンガ (または石、または木の梁) を扱うことができました。それが前近代の多くのやり方でした。構造物が建てられました。 しかし、現代の技術者や請負業者は、レンガを 1 つずつメモすることを夢想する人はいないでしょう。それは永遠に時間がかかり、建設書類は印刷されたブリタニカ百科事典と同じくらい膨大になるからです。 しかし、もう一度言いますが、これはコンピュータが行うことです。 今日、私たちは建物のレンガやブロックを 1 つずつ、非常に細かい粒子まで記録し、計算し、製造することができます。 粒子が小さい場合は、現場で 3D プリントできます。 それより大きい場合は、ロボットアームで組み立てることができます。 その手順は、コンポーネントの規則性、数、サイズ、レイアウトに関係なく、まったく同じで、同じ時間がかかります。 現在、この規模の計算にはすでにほとんどコストがかからず、今後もそのコストはさらに低くなるでしょう。