ИИпересказ Генеративный Al для проектирования конструкций зданий
Уважаемые профессора, исследователи, инженеры и члены сообщества!
Меня зовут Шинжану, я представляю Университет Цинхуа, Пекин, Китай. Я искренне благодарен за приглашение представить наши последние исследования в области генеративного ИИ для структурного проектирования зданий и выражаю большую признательность организаторам Hong Kong CIC Innovation Award за великолепную организацию.
Введение
Сегодня строительная индустрия сталкивается с серьезными вызовами в области эффективности. Проектирование зданий требует значительных человеческих ресурсов, и архитекторы и инженеры проводят множество итераций дизайна, что занимает много времени и сил. Согласно отчету 2017 года в Economics Journal, продуктивность в строительстве в Америке снизилась на половину с конца 1960-х годов. Это подчеркивает острую необходимость повышения эффективности строительных процессов.
Проблемы в строительной индустрии
В отрасли проектирования зданий наблюдаются серьезные изменения. Структурное проектирование сильно зависит от рабочей силы, и лишь менее 5% накопленных проектных данных эффективно используются. Качество дизайна во многом зависит от профессиональных навыков инженеров, и компании теряют более 10% ведущих специалистов каждый год. Таким образом, в отрасли проектирования зданий существует острая необходимость в изменениях.
Решения с использованием генеративного ИИ
Генеративный ИИ для структурного проектирования зданий может помочь эффективно решать эти задачи. ИИ способен ускорить процесс проектирования, обеспечивая высокую эффективность, создавать фиксированные активы на основе существующих результатов проектирования и предоставлять качественные рекомендации для молодых инженеров.
Введение в генеративный ИИ
Генеративный ИИ относится к алгоритмам машинного обучения, которые позволяют компьютерам использовать существующий контент, такой как текст, аудио, видеофайлы, изображения и даже код, для создания нового возможного контента. Основная идея заключается в генерации полностью оригинальных артефактов, которые будут похожи на реальные. В последнее время генеративный ИИ достиг значительных успехов в различных областях и был признан революционной технологией. Одним из самых известных методов генеративного ИИ является генеративная состязательная сеть (GAN), состоящая из генератора и дискриминатора. В процессе обучения генератор создает изображения, а дискриминатор отличает реальные изображения от созданных. Генератор и дискриминатор продолжают тренироваться и "соревноваться" друг с другом до тех пор, пока генератор не сможет создавать результаты, почти неотличимые от реальных.
Применение GAN в проектировании зданий
Генеративные состязательные сети (GAN) могут использоваться в структурном проектировании зданий, перенимая правила и опыт из существующих дизайнов и генерируя новые проекты. Конкретно, пользователь может ввести архитектурный план, и GAN может сгенерировать выходные данные, представляющие собой четкий график структурного дизайна.
Нейронные сети графов
Еще одним методом генеративного ИИ являются нейронные сети графов (GNN). В отличие от изображений, графы представляют собой данные в виде узлов и соединяющих их ребер. GNN - это класс методов глубокого обучения, предназначенных для обработки данных, представленных графами. В контексте структурного проектирования, GNN может использоваться для предсказания свойств графов, таких как наличие связей между колоннами и стенами.
Разработка технологий генеративного ИИ
Мы разработали несколько технологий генеративного ИИ для проектирования вертикальных и горизонтальных компонентов зданий, а также размеров сечений элементов.
Вертикальные компоненты: стены
При проектировании стен учитываются архитектурные ограничения, нормы и правила, а также инженерный опыт. Например, стены могут быть размещены только в определенных местах, что требует генеративного ИИ, способного соблюдать эти ограничения. Одной из ключевых технологий является тематическое представление элементов дизайна, которое включает извлечение ключевых компонентов изображения и их кодирование в яркие цвета. Результаты тестов показывают, что ИИ-дизайн, использующий этот метод, очень похож на дизайн, выполненный инженерами, с асимметричным индексом 0.15, что эффективно вводит в заблуждение человеческий суд.
Геометрические и топологические свойства
Графы могут эффективно отображать топологические свойства структуры, одновременно встраивая геометрические характеристики, такие как координаты узлов и ребер. Это позволяет реализовать геометрически-топологическое сочетание элементов архитектурного дизайна. В результате проектирование стен с использованием представления графов и GNN показывает высокое качество и соответствие инженерным стандартам.
Сейсмические нагрузки
При проектировании конструкций также учитываются сейсмические нагрузки. Например, для проектирования при сейсмической интенсивности 8 баллов мы предлагаем алгоритм Shotgun Text, который анализирует текстовые описания и изображения проектных условий и контролирует процесс генерации. Результаты показывают, что ИИ может установить взаимосвязь между конструктивными элементами и условиями, такими как сейсмическая интенсивность, и соответственно адаптировать проект.
Механические свойства
Для учета механических свойств конструкции, таких как межэтажное перемещение, предлагается использовать физические модели на основе ResNet-18, которые могут эффективно направлять генератор для изучения механических характеристик. Результаты тестов показывают, что ИИ может предсказывать структурные реакции, улучшая производительность на 46% по сравнению с традиционными методами.
Эмпирические правила
Также учитываются эмпирические правила, такие как размещение стен вокруг лифтовых шахт. С помощью механизма внимания ИИ может уделять внимание локальным деталям дизайна, что позволяет генерировать рациональные планировки стен, согласующиеся с инженерными проектами.
Горизонтальные компоненты: балки
Для проектирования балок и горизонтальных компонентов, таких как перекрытия, основным вызовом является учет пространственного расположения и путей передачи нагрузок. Мы предлагаем метод ИИ для проектирования балок с учетом пространственной компоновки здания. Результаты показывают, что ИИ-дизайн и инженерные проекты очень близки друг к другу.
Размеры сечений элементов
Для проектирования размеров сечений элементов предложена модель, объединяющая многомодальные данные и знания. Используя дифференцируемые тензорные операторы, ИИ может учитывать эмпирические знания, такие как симметрия, и направлять генератор в изучении правил дизайна. Тестовые случаи показывают, что ИИ-дизайн, основанный на правилах, значительно улучшает качество конечного результата.
Интеграция в рабочий процесс
Разработанная система интегрируется в процесс проектирования и совместима с основными программными средствами. Это позволяет автоматически выполнять весь процесс структурного проектирования. Сначала архитектурный план обрабатывается и загружается в облачную платформу, где генерируется дизайн стен и балок. Затем результаты моделируются и проверяются в программном обеспечении для структурного проектирования, таком как AutoCAD и YJK. Тесты показывают, что дизайн, выполненный ИИ, соответствует стандартам и экономит до 90% времени по сравнению с традиционными методами.
Заключение
Наши исследования и разработки в области генеративного ИИ для структурного проектирования зданий привели к значительным достижениям как в методологии, так и в технологии. Опубликованные работы и отзывы пользователей подтверждают высокий потенциал этой технологии. Генеративный ИИ открывает новые горизонты в проектировании, сокращая циклы проектирования с дней до минут и улучшая качество проектов. Спасибо за внимание!
Предлагаем услуги по анализу данных, прогнозированию спроса и автоматизации расчетов, специально для металлургической и строительной отраслей.
Специалист по Data Science с опытом разработки на Python
Python для строительства: Снижение расходов до 20% и ускорение строек до 15%.
Как Python может помочь Вашему строительному бизнесу?
- Оптимизация расходов на стройматериалы: Снижение затрат до 20% благодаря анализу данных о закупках и прогнозированию спроса. - Ускорение сроков строительства: Сокращение сроков до 15% за счет автоматизации проектных расчетов. - Повышение эффективности работы: Освобождение времени инженеров от рутинных операций, что позволит им сосредоточиться на решении более сложных задач.
Почему стоит выбрать нас?
- Более 10 лет опыта работы в IT-сфере, в том числе 3 года профессиональной разработки на Python. - Глубокое знание специфики строительной отрасли. - Индивидуальный подход к каждому клиенту. - Прозрачная коммуникация и использование лучших практик отрасли.
Наши услуги:
- Анализ данных о закупках и производстве. - Создание системы прогнозирования спроса на материалы. - Автоматизация расчетов проектных характеристик конструкций. - Разработка интерактивных дашбордов для мониторинга ключевых показателей производства.
Сделайте шаг в будущее строительства с Python! Закажите бесплатную консультацию и получите бесплатный аудит ваших данных о закупках строительных материалов!
Конструктивный анализ
ИИпересказ Генеративный Al для проектирования конструкций зданий
Уважаемые профессора, исследователи, инженеры и члены сообщества!
Меня зовут Шинжану, я представляю Университет Цинхуа, Пекин, Китай. Я искренне благодарен за приглашение представить наши последние исследования в области генеративного ИИ для структурного проектирования зданий и выражаю большую признательность организаторам Hong Kong CIC Innovation Award за великолепную организацию.
Введение
Сегодня строительная индустрия сталкивается с серьезными вызовами в области эффективности. Проектирование зданий требует значительных человеческих ресурсов, и архитекторы и инженеры проводят множество итераций дизайна, что занимает много времени и сил. Согласно отчету 2017 года в Economics Journal, продуктивность в строительстве в Америке снизилась на половину с конца 1960-х годов. Это подчеркивает острую необходимость повышения эффективности строительных процессов.
Проблемы в строительной индустрии
В отрасли проектирования зданий наблюдаются серьезные изменения. Структурное проектирование сильно зависит от рабочей силы, и лишь менее 5% накопленных проектных данных эффективно используются. Качество дизайна во многом зависит от профессиональных навыков инженеров, и компании теряют более 10% ведущих специалистов каждый год. Таким образом, в отрасли проектирования зданий существует острая необходимость в изменениях.
Решения с использованием генеративного ИИ
Генеративный ИИ для структурного проектирования зданий может помочь эффективно решать эти задачи. ИИ способен ускорить процесс проектирования, обеспечивая высокую эффективность, создавать фиксированные активы на основе существующих результатов проектирования и предоставлять качественные рекомендации для молодых инженеров.
Введение в генеративный ИИ
Генеративный ИИ относится к алгоритмам машинного обучения, которые позволяют компьютерам использовать существующий контент, такой как текст, аудио, видеофайлы, изображения и даже код, для создания нового возможного контента. Основная идея заключается в генерации полностью оригинальных артефактов, которые будут похожи на реальные. В последнее время генеративный ИИ достиг значительных успехов в различных областях и был признан революционной технологией. Одним из самых известных методов генеративного ИИ является генеративная состязательная сеть (GAN), состоящая из генератора и дискриминатора. В процессе обучения генератор создает изображения, а дискриминатор отличает реальные изображения от созданных. Генератор и дискриминатор продолжают тренироваться и "соревноваться" друг с другом до тех пор, пока генератор не сможет создавать результаты, почти неотличимые от реальных.
Применение GAN в проектировании зданий
Генеративные состязательные сети (GAN) могут использоваться в структурном проектировании зданий, перенимая правила и опыт из существующих дизайнов и генерируя новые проекты. Конкретно, пользователь может ввести архитектурный план, и GAN может сгенерировать выходные данные, представляющие собой четкий график структурного дизайна.
Нейронные сети графов
Еще одним методом генеративного ИИ являются нейронные сети графов (GNN). В отличие от изображений, графы представляют собой данные в виде узлов и соединяющих их ребер. GNN - это класс методов глубокого обучения, предназначенных для обработки данных, представленных графами. В контексте структурного проектирования, GNN может использоваться для предсказания свойств графов, таких как наличие связей между колоннами и стенами.
Разработка технологий генеративного ИИ
Мы разработали несколько технологий генеративного ИИ для проектирования вертикальных и горизонтальных компонентов зданий, а также размеров сечений элементов.
Вертикальные компоненты: стены
При проектировании стен учитываются архитектурные ограничения, нормы и правила, а также инженерный опыт. Например, стены могут быть размещены только в определенных местах, что требует генеративного ИИ, способного соблюдать эти ограничения. Одной из ключевых технологий является тематическое представление элементов дизайна, которое включает извлечение ключевых компонентов изображения и их кодирование в яркие цвета. Результаты тестов показывают, что ИИ-дизайн, использующий этот метод, очень похож на дизайн, выполненный инженерами, с асимметричным индексом 0.15, что эффективно вводит в заблуждение человеческий суд.
Геометрические и топологические свойства
Графы могут эффективно отображать топологические свойства структуры, одновременно встраивая геометрические характеристики, такие как координаты узлов и ребер. Это позволяет реализовать геометрически-топологическое сочетание элементов архитектурного дизайна. В результате проектирование стен с использованием представления графов и GNN показывает высокое качество и соответствие инженерным стандартам.
Сейсмические нагрузки
При проектировании конструкций также учитываются сейсмические нагрузки. Например, для проектирования при сейсмической интенсивности 8 баллов мы предлагаем алгоритм Shotgun Text, который анализирует текстовые описания и изображения проектных условий и контролирует процесс генерации. Результаты показывают, что ИИ может установить взаимосвязь между конструктивными элементами и условиями, такими как сейсмическая интенсивность, и соответственно адаптировать проект.
Механические свойства
Для учета механических свойств конструкции, таких как межэтажное перемещение, предлагается использовать физические модели на основе ResNet-18, которые могут эффективно направлять генератор для изучения механических характеристик. Результаты тестов показывают, что ИИ может предсказывать структурные реакции, улучшая производительность на 46% по сравнению с традиционными методами.
Эмпирические правила
Также учитываются эмпирические правила, такие как размещение стен вокруг лифтовых шахт. С помощью механизма внимания ИИ может уделять внимание локальным деталям дизайна, что позволяет генерировать рациональные планировки стен, согласующиеся с инженерными проектами.
Горизонтальные компоненты: балки
Для проектирования балок и горизонтальных компонентов, таких как перекрытия, основным вызовом является учет пространственного расположения и путей передачи нагрузок. Мы предлагаем метод ИИ для проектирования балок с учетом пространственной компоновки здания. Результаты показывают, что ИИ-дизайн и инженерные проекты очень близки друг к другу.
Размеры сечений элементов
Для проектирования размеров сечений элементов предложена модель, объединяющая многомодальные данные и знания. Используя дифференцируемые тензорные операторы, ИИ может учитывать эмпирические знания, такие как симметрия, и направлять генератор в изучении правил дизайна. Тестовые случаи показывают, что ИИ-дизайн, основанный на правилах, значительно улучшает качество конечного результата.
Интеграция в рабочий процесс
Разработанная система интегрируется в процесс проектирования и совместима с основными программными средствами. Это позволяет автоматически выполнять весь процесс структурного проектирования. Сначала архитектурный план обрабатывается и загружается в облачную платформу, где генерируется дизайн стен и балок. Затем результаты моделируются и проверяются в программном обеспечении для структурного проектирования, таком как AutoCAD и YJK. Тесты показывают, что дизайн, выполненный ИИ, соответствует стандартам и экономит до 90% времени по сравнению с традиционными методами.
Заключение
Наши исследования и разработки в области генеративного ИИ для структурного проектирования зданий привели к значительным достижениям как в методологии, так и в технологии. Опубликованные работы и отзывы пользователей подтверждают высокий потенциал этой технологии. Генеративный ИИ открывает новые горизонты в проектировании, сокращая циклы проектирования с дней до минут и улучшая качество проектов. Спасибо за внимание!
Предлагаем услуги по анализу данных, прогнозированию спроса и автоматизации расчетов, специально для металлургической и строительной отраслей.
Специалист по Data Science с опытом разработки на Python
Python для строительства: Снижение расходов до 20% и ускорение строек до 15%.
Как Python может помочь Вашему строительному бизнесу?
- Оптимизация расходов на стройматериалы: Снижение затрат до 20% благодаря анализу данных о закупках и прогнозированию спроса.
- Ускорение сроков строительства: Сокращение сроков до 15% за счет автоматизации проектных расчетов.
- Повышение эффективности работы: Освобождение времени инженеров от рутинных операций, что позволит им сосредоточиться на решении более сложных задач.
Почему стоит выбрать нас?
- Более 10 лет опыта работы в IT-сфере, в том числе 3 года профессиональной разработки на Python.
- Глубокое знание специфики строительной отрасли.
- Индивидуальный подход к каждому клиенту.
- Прозрачная коммуникация и использование лучших практик отрасли.
Наши услуги:
- Анализ данных о закупках и производстве.
- Создание системы прогнозирования спроса на материалы.
- Автоматизация расчетов проектных характеристик конструкций.
- Разработка интерактивных дашбордов для мониторинга ключевых показателей производства.
Сделайте шаг в будущее строительства с Python! Закажите бесплатную консультацию и получите бесплатный аудит ваших данных о закупках строительных материалов!
Оригинал https://www.youtube.com/watch?v=-zJzw6TQQTY
#ГенеративныйИИ #СтруктурноеПроектирование #ИИвСтроительстве #АрхитектурныйДизайн #ТехнологииБудущего #АвтоматизацияПроектирования #ИнженерныеРешения #ИскусственныйИнтеллект #ЦифровоеСтроительство #Инновации #GenerativeAI #StructuralDesign #AInConstruction #ArchitecturalDesign #FutureTech #DesignAutomation #EngineeringSolutions #ArtificialIntelligence #DigitalConstruction #Innovation #SmartBuilding #AIResearch #MachineLearning #GAN #DeepLearning