Nueva frontera: IA en la arquitectura (Parte II)El trabajo de Stanislas Chaillou propone la aplicación de la IA en el entorno de la construcción para el análisis y generación de plantas arquitectónicas, todo esto se puede comprender de forma sencilla mediante unos ejemplos que explican gráficamente todo el proceso.
Marco de trabajo
En la primera parte del artículo vimos como la inteligencia artificial esta impregnando innumerables campos, aportando métodos y medios para resolver desafíos no resueltosmediante la utilización de Redes Generativas Antagónicas o Generative Adversarial Networks (GANs). Profundizando más en el tema podemos ver cómo funciona a nivel práctico esta nueva tecnología que emula, de forma simplificada por el momento, el diseño realizado por un arquitecto. El proceso por el que pasa la IA va desde la huella del edificio hasta su amueblado final, pasando por la división de los espacios interiores, siendo cada uno de estos pasos cuidadosamente diseñado, entrenado y verificado.
1.Huella
El primer paso a realizar por la IA es la creación de la huella del edificio de tal forma que su geometría se adapte a una parcela determinada. El modelo es capaz de generar un conjunto de huellas dependiendo el tipo de edificio que se desea diseñar.
2.Separación por habitaciones y apertura de huecos
El siguiente paso natural es la distribución del programa dentro de la huella del edificio. El modelo es capaz de dividir un plano de planta siguiendo unos parámetros aprendidos por la IA en su proceso de entrenamiento y análisis. Usando como aprendizaje más de 700 planos de planta de ejemplo el modelo puede producir resultados sorprendentemente acertados dándole la huella del edificio.
3. Mobiliario
Este último paso lleva la adición de muebles en los espacios previamente divididos. La red neuronal aprendió a amueblar las estancias según el programa de cada habitación, la disposición relativa de los muebles en el espacio y sus dimensiones. Los conjuntos de mobiliario que se deben situar en cada estancia se codifican mediante un código de colores.
El modelo de IA puede generar gran cantidad de apartamentos estándar con gran flexibilidad para resolver problemas aparentemente restringidos. En el caso del diseño de planos de planta, a medida que la huella cambia en dimensión y forma, dividir y amueblar el espacio a mano puede ser un proceso desafiante, pero se puede resolver rápidamente mediante la red neuronal.
Calificación de la información
Para poder utilizar la gran cantidad de modelos generados por la IA es necesario un método para poder organizarlos, ordenarlos y clasificarlos. Para poder llevar a cabo esta tarea y poder navegar a través de la base de datos generada se han aislado 6 métricas clave: Huella, Programa, Orientación, Espesor y Textura, conectividad y Circulaciones.
1.Huella
La forma de un edificio es el dato más más simple e intuitivo para calificar su estilo. La métrica "Huella" analiza la forma del perímetro del plano de planta y la traduce en un histograma.
2. Programa
Uno de las métricas más importantes es el programa. Definir los espacios necesarios del programa es fundamental. Esta tarea se realiza mediante un código de colores. Estas bandas de colores se distribuyen por los espacios dividiéndolo de forma que obtengamos una descripción visual intuitiva para nosotros.
3.Orientacion de las paredes
Esta métrica aporta una valiosa fuente de información, describiendo tanto los cerramientos y las separaciones interiores como el estilo de una planta de tal forma que se pueda diferenciar fácilmente el estilo extrayendo el histograma de la orientación de las paredes.
4.Espesor y textura
La métrica Espesor y textura califica el espesor de la pared y la variación de este espesor. El grosor de las paredes en un plano, así como la geometría de la superficie de la pared (textura) pueden variar drásticamente de un estilo a otro.
5.Conectividad
La métrica de conectividad aborda la cuestión de las adyacencias de las habitaciones. La proximidad de las habitaciones entre sí es una dimensión clave de un plano de planta. Además, su conexión a través de puertas y pasillos define la existencia de conexiones entre ellos. La conectividad investiga la cantidad y calidad de dichas conexiones tratándolas como un gráfico estándar.
6. Circulación
La circulación en los planos de planta captura cómo se mueven las personas a través de ella. Al extraer un esqueleto de la circulación, o en otras palabras, una estructura alámbrica de la red circulatoria, podemos cuantificar y calificar el movimiento de las personas en un plano.
Mapeo y navegación
El modelo generativo crea múltiples opciones en cada paso de la línea de generación. Luego, nosotros somo lo encargados de elegir la opción que creamos más conveniente, modificarlas si es necesario antes de pasar al siguiente paso. Esta tarea de generación y selección puede ser extremadamente difícil. Con ese fin, el conjunto de métricas definidas en el capítulo " Calificar " puede demostrar aquí todo su potencial y complementar nuestra línea de generación. Utilizándolos como filtros, el usuario puede acotar el abanico de opciones y encontrar en cuestión de segundos la opción relevante para su diseño. Esta dualidad de Generación-Filtrado es donde entra en valor el trabajo de las redes generativas. Una vez filtrado de acuerdo con un criterio dado ( Huella, Programa, Orientación, Espesor y Textura, Conectividad o Circulación ), proporcionamos al usuario una representación en forma de árbol de su elección. En el centro hay una opción seleccionada, y alrededor de ella, sus vecinos más cercanos se clasifican de acuerdo con un criterio seleccionado por el usuario. El usuario puede entonces reducir la búsqueda y encontrar su opción de diseño ideal, o seleccionar otra opción dentro del árbol, para volver a calcular el gráfico.
Conclusión
La IA pronto empoderará enormemente a los arquitectos en su práctica diaria. Como tal potencial está a punto de demostrarse, el trabajo de Stanislas Chaillou y su equipo participa en la prueba de concepto, mientras que el marco ofrece un trampolín para la discusión, invitando a los arquitectos a comenzar a interactuar con la IA y a los científicos de datos a considerar la Arquitectura como un campo de investigación.
Lejos de pensar en la IA como el nuevo dogma de la Arquitectura, concebimos este campo como un nuevo desafío, lleno de potencialidades y promesas. Vemos aquí la posibilidad de obtener resultados ricos, que complementarán nuestra práctica y abordarán algunos puntos ciegos de nuestra disciplina.
