Generativní design

Generativní design nebo generativní design je  přístup k návrhu a designu digitálního nebo fyzického produktu (web, obrázek, melodie, architektonický model, detail, animace atd.), ve kterém osoba deleguje některé procesy na výpočetní technika a platformy [1] .

V tomto případě konstruktér , inženýr nebo jiný zákazník nehledá přímo řešení problému, ale popisuje jeho parametry a omezení programu, načež vytváří (generuje) možnosti řešení, které tvoří vizi produktu [2 ] .

Na rozdíl od tradičních návrhářských a inženýrských nástrojů generativní systémy poloautonomně vytvářejí a zpočátku vybírají řešení, což mění povahu lidské interakce se systémem: program není vnímán jako nástroj, ale jako plnohodnotný účastník tvůrčího procesu , „ partnera “ [3] .

Některé generativní systémy umožňují uživateli přeformulovat, opravit a zpřesnit problém na základě průběžných výsledků a také se sám učit v procesu hledání řešení. [čtyři]

Historie

Příklady generativní kreativity v předpočítačové éře

Techniky generativní kreativity se používaly dávno před vynálezem výpočetní techniky. Základním generativním zařízením, které je mnohým známo již od dětství, je kaleidoskop . [5] Příkladem složitějšího předpočítačového generativního zařízení jsou věštecké karty a věštkyně, která generuje předpovědi šířením – použití generativních zařízení je podle F. Galantera „staré jako umění samo“ [ 6] . Podle jeho názoru nejsou generativní modely vázány na žádnou technologii a generativní zařízení v tvůrčí činnosti nemusí být high-tech a nacházejí se i ve starověkých kulturách. Generující zařízení a algoritmy (například házení kostkou) jsou „mechanismem“ mnoha her – například ve starověké Indii existovala hra v kostky, která byla zosobněním „tvůrčího principu“ stvoření světa.

Ve středověku Lull vytvořil mechanické generující zařízení (Ars), určené k zodpovězení všech otázek: věří se, že mechanismus byl založen na myšlenkách kabaly, podle níž jsou všechny možné znalosti o světě vyčerpány permutacemi, kombinacemi a umístění písmen hebrejské abecedy - Ars byl navržen tak, aby generoval všechny "smysluplné" kombinace těchto primárních prvků znalostí.

V roce 1751 vynalezl W. Hayes generativní metodu skládání hudby pro „nejpodlejší z talentů“. [2]

Modernější experimenty Bena Lapoského, který počínaje rokem 1952 vytvářel úžasné obrázky („elektronické abstrakce“, „oscillony“) pomocí osciloskopu, lze také přičíst předpočítačovým praktikám generativní kreativity. [7] Ve skutečnosti Laposky vynalezl „předponu“, která vizualizuje amplitudu a časové parametry elektrických signálů. Laposského experimenty jsou zajímavé, protože jako jeden z prvních vizualizoval procesy a výsledky generativní kreativity – princip vizualizace je jedním ze základních principů generativního designu.

Moderní historie generativního designu

Pomineme-li artefakty, historie generativního designu začala v polovině 20. století s příchodem prvních počítačů, které vytvářely obrázky.

• V 60. letech začaly Bell Labs používat počítače k ​​řešení různých kreativních úkolů, jako je tvorba grafiky, animací a estetických objektů.
• V 80. letech se rozvinul seriózní výzkum v oblasti počítačové kreativity a získal podobu a status vědeckého směru. Nejprve byly studovány možnosti počítačové kreativity v informatice, architektuře a designu. Konkrétně v roce 1982 Autodesk vyvinul první verzi programu AutoCAD , jehož různé aplikace se používají ve strojírenství, stavebnictví a architektuře. V roce 1984 vznikla první verze programu ArchiCAD (Radar CH), který se rozšířil v projektování budov. Později se CAD programy stanou jedním z častých případů implementace generativních mechanismů. [osm]
• V roce 2004 publikoval sloupkař z Business Week Bruce Nussbaum články The Power of Design a Redesigning American Business, v nichž prohlásil: „Profese designu změnila svou podstatu, přesunula se z oblasti kresby do oblasti myšlení, od stylizace k inovaci, od tvarování věcí. k vizualizaci nových obchodních paradigmat“ [9] . Začala nová podnikatelská filozofie, do které stále výrazněji přispívá generativní design (generativní kreativita). [deset]
• V roce 2010 se učební technologie pro generativní systémy rychle zlepšují. V roce 2014 tedy Ian Goodfellow [11] vynalezl generativní adversariální síť (GAN), která se úspěšně používá k získávání fotorealistických obrázků oblečení, tašek, kufříků, scén počítačových her, interiérů a objektů průmyslového designu.
• Velké IT společnosti — Google, Microsoft, Oracle, Symantec, Hewlett Packard, Adobe, Yandex, uKit Group, Mail.ru Group — a průmyslové koncerny jako Siemens se připojují k výzkumu v oblasti generativní kreativity a vývoje generativních technologií.
• V roce 2014 Google získává společnost DeepMind Technologies Limited – dnes projekt studuje širokou škálu problémů umělé inteligence: „pochopení“ přirozených jazyků pomocí strojů, generování obrázků pomocí neuronových sítí, vývoj systémů, které mohou hrát různé hry atd. Zároveň bude zahájen aplikovaný výzkum aplikace generativních přístupů v digitálním designu. V roce 2014 lidé z Google oznámili systém Grid, online tvůrce webových stránek, který používá algoritmus Molly k výběru barev stránek [12] (první verze projektu byla k dispozici v roce 2016 [13] ). V roce 2015 University of Toronto a Adobe prototypují DesignScape, nástroj, který nabízí různé možnosti pro uspořádání textu a grafiky na snímcích: výsledky studie jsou prezentovány na vědecké konferenci CHI'15 (Conference on Human Factors in Computing Systems) . [čtrnáct]
• V roce 2016 se generativní design stává přístupným a srozumitelným masovému spotřebiteli: skupina ruských vývojářů (A. Moiseenkov, O. Pojaganov, I. Frolov a A. Usoltsev) vytváří aplikaci Prisma, která umožňuje zpracování obrázků ve stylu slavného umělci - projekt je založen na neuronové síti, která nabízí mnoho možností pro styling fotografií. Ve stejném roce Google spouští open source projekt Quick, Draw!  - trénování neuronové sítě pro generování možností obrázků na základě hrubých uživatelských skic: v květnu 2017 se experimentu zúčastnilo přes 15 milionů lidí. [patnáct]

Obecný princip fungování generativních systémů a interakce s nimi

V současné době jsou generativní modely založeny na působivém teoretickém základu a praktických zkušenostech. Především mluvíme o tzv. evolučních algoritmech , které jsou založeny na matematických modelech mechanismů přirozené evoluce. Široce se používají tyto metody: buněčné automaty , fraktály , neuronové sítě , " umělý život ", Lindenmeierovy systémy (L-systémy) , " matematický chaos ", randomizace, " Perlinův šum " a další.

Navzdory rozdílům v přístupech existuje několik základních fází interakce uživatele s generativním návrhovým systémem:

1. Formulace úkolu  – popis výsledku, který uživatel hodlá obdržet. Navzdory tomu, že se bavíme o získání částečně náhodného výsledku nebo souboru výsledků, je základní úkol specifikován.
2. Nastavení parametrů  - tak či onak jsou systému dány vlastnosti, kterým musí odpovídat vygenerovaná řešení (to lze realizovat formou dotazníku, průvodce nebo panelu nastavení).
3. Generování  - program na základě daných podmínek a v něm vložených algoritmů "třídí" kombinace a vizualizuje procesy a objekty. Algoritmy poskytují "smysluplnost" generovaných objektů: pokud je například generujícím zařízením melodický syntezátor, generované objekty by měly být rozpoznány jako melodie (a ne jako kakofonie).
4. Výběr objektů  - uživatel vyhodnotí vygenerované možnosti a vybere možnost, která mu vyhovuje. Pokud bylo v oblasti předchozích operací dosaženo působivých pokroků v automatizaci, pak je hodnocení založeno na takových lidských schopnostech, jako je vkus a zdravý rozum - a jsou špatně formalizovány, což naznačuje, že generativní systémy nenahradí specialisty [16] .

Příklady aplikací a softwaru

Průmyslový design

Jedním ze známých systémů průmyslového designu je dnes Autodesk Dreamcatcher [9] , který umožňuje řešit aplikované problémy designu a inženýrství s přihlédnutím k různým požadavkům na materiály, výrobní metody, efektivitu [17] : uživatel načte návrh požadavky, systém najde mnoho algoritmicky syntetizovaných řešení a nabídne je uživateli k vyhodnocení nebo opravě úlohy.

Jako příklady úspěšné aplikace technologií generativního navrhování s tímto a podobnými programy můžeme jmenovat:

• Redukce hmotnosti jednotlivých prvků  je společným programem společností Airbus a Autodesk na snížení hmotnosti jednotlivých prvků civilních letadel [18] .
• Shape Synthesis  je společný program společností Toyota a Materialise s cílem vyvinout superlehkou autosedačku s neobvyklou strukturou [19] .
• Vytváření lékařských implantátů  – použití generativního designu vám umožňuje přesně znovu vytvořit trabekulární struktury (mikroskopické tkáňové prvky), distribuovat drobné póry napříč materiály a obnovit drsnost povrchu při simulaci kostí [8] .

Web design

• Rozložení . Dánský startup Uizard Technologies oznámil neuronovou síť pix2code, která dokáže rozpoznat rozvržení, snímek obrazovky nebo obrázek rozhraní a vygenerovat hotovou interaktivní stránku s kódem, designem a grafickými prvky, čímž automatizuje rutinní proces rozvržení. [21]

• Redesign webové stránky . Ruská online služba uKit AI se učí, jak přivést stránky webu k moderním technickým a vizuálním požadavkům moderního webu: uživatel obdrží novou, adaptivní verzi front-endu, vygenerovanou na základě materiálů ze staré verze webu. a může jej připojit k existující doméně. [22]
• Webová typografie . Rene, projekt designéra a inženýra Airbnb Jona Golda, umožňuje vyhodnocovat a porovnávat různé kombinace a velikosti tím, že dává systému základní sadu omezení [23] . Dalším příkladem úspěšné implementace generativních technologií je Prototypo, generátor písem. [24]

Grafický design a vizualizace dat

• Firemní identita . Služba Logojoy pomocí generativních technologií vytváří několik variant log a jednoduchých prvků corporate identity dle základních požadavků uživatele. [25]
• Vizuální komunikace . Online editor AutoDraw aplikace Google Drawings analyzuje „vaši nemotornou kresbu a místo toho navrhne lepší“. Člověk v editoru nakreslí libovolnou abstraktní postavu a služba vybere a zobrazí náhledy kreseb a ikon, které lépe sedí, můžete si vybrat tu vhodnou“ [26] .
• Design pro plakáty a obaly . Jedním ze speciálních případů aplikace generativního přístupu byla reklamní kampaň na Nutellu Unica, kterou vyvinula Ogilvy & Mather Italy pro výrobce Ferrero – v roce 2017 bylo vydáno sedm milionů sklenic Nutelly s jedinečnými vzory na každé etiketě: obrázky byly vytvořeny algoritmem, který kombinoval barvy a grafické šablony. [27]
• Vizualizace dat a infografika . NodeBox je offline program pro uživatele Mac OS, který pomocí algoritmických řešení vytváří grafiku, sprity a rozhraní obsahující pravidelně se měnící data (zprávy, citace atd.). Systém umožňuje konstruktérovi nastavit parametry generování na základě vývojového diagramu a okamžitě získat výsledek při změně parametrů. [28]
• Identita . Neuronová síť pod názvem Nikolay Ironov [29] , vytvořená ve studiu Artemyho Lebedeva, plní komerční úkoly k vytvoření corporate identity pro firmy.

Architektura

Perspektivy generativních přístupů v architektuře a stavebnictví jsou dnes spojovány především s technologiemi BIM [30] [10] . BIM technologie umožňují vytvářet přesné virtuální modely budov, které zohledňují všechny architektonické, designové, technologické, ekonomické, provozní, bytové a další parametry objektu. Zkušenosti z Velké Británie, kde je přechod na BIM technologie zajištěn stavební strategií vlády Spojeného království přijatou v roce 2011, ukazují, že BIM technologie mohou snížit náklady na projekční práce o 52 % a vzhledem k vývoji nákladů -efektivní řešení, snížení stavebních nákladů o 38 %. [31]

Umění a zábava

• umění . Od roku 2015 francouzský umělec Miguel Chevalier představuje po celém světě řadu instalací instalací („Liquid Pixels“, „Fractal Flowers“), jejichž myšlenka je založena na autonomním vývoji a nekonečném generování grafických objektů [ 32] .
• Herní průmysl . No Mans Sky , vesmírná akční dobrodružná počítačová hra, vydaná v roce 2016, široce využívá algoritmické generování terénu a je „sandboxem“ (místem, kde se vytvářejí a upravují úrovně).
• Video produkce . Mediální služba Resolume zahrnuje mediální servery Arena a Avenue, nástroje pro míchání a párování vizuálních efektů zaměřené na VJ a tvůrce videa [33] .

Perspektivy aplikace a vývoje

Ačkoli dnes existují oblasti, kde se generativní design uplatňuje a rozvíjí aktivněji, samotný přístup není omezen na žádnou konkrétní oblast použití.

Pojem generativní design (generativní kreativita) podle F. Galantera „může označovat jakoukoli uměleckou praxi, kde autor specifikuje proces: soubor jazykových pravidel, stroj nebo jiné procedurální zařízení, které je spuštěno do činnosti s určitou úrovní autonomie a která v důsledku a vytváří, zcela nebo zčásti, dílo“ [6] .

R. Peters a S. Winiger v článku „Creative AI“ [10] identifikují čtyři hlavní trendy ve vývoji „generativního věku“ (trendy, které podle jejich názoru změní svět):

1. Generativní perspektiva . „Poprvé v historii lidstva můžeme tvořit ze smíšené, generativní perspektivy – směsi prvků z kolektivní, individuální a strojové perspektivy. To nám umožňuje posouvat hranice kreativity... a vytvářet zcela nové objekty.“
2. Generativní předpovědi . Generativní technologie jsou schopny předvídat akce a události, což lidem umožňuje „vyladit aspekty designu podle jejich preferencí“.
3. Generativní trhy , kde si lidé budou vyměňovat generativní modely. "Dnes existují trhy s potravinami... a v budoucnu budou existovat trhy s generativními recepty, které budou vytvářet mnoho nových položek."
4. Generativní produkce . Jde o generativní systémy sloužící k vytváření fyzických objektů (tento směr úzce souvisí s rozvojem aditivní výroby, jejímž příkladem jsou 3D tiskárny).

Estetika generativního designu

Široké použití generativního designu ve videoartu, tisku, webdesignu, architektuře, interiérovém designu, designu oděvů a obuvi, nábytku atd. dalo vzniknout zvláštní estetice. Použití algoritmů a neuronových sítí často opakuje řešení vytvořená přírodou, ale zároveň mají uspořádanější, předvídatelné obrysy, optimalizované pro řešení konkrétních problémů. Tato fúze obvykle protikladných forem: "přirozené" a "technologické" dává pocit výstřednosti, zvláštního "made". Využití generativního designu ve spotřebitelských produktech často přitahuje zájem publika, ale ne vždy vyvolává touhu si jej koupit, protože. vypadá příliš neobvykle a zvláštně.   

Poznámky

1. ↑ V.N. Kanyagin. Průmyslový design Ruské federace: možnost překonání designové bariéry. - Nakladatelství Vysoké školy polytechnické, 2012. - S. 37.
2. ↑ 1 2 Metelik T.S. Metoda generativního designu a způsoby její implementace v grafickém designu // Business and design review: journal. - 2017. - T. 1 , č. 2 (6) . - S. 11 .
3. ↑ Jurij Vetrov. Algoritmický design . Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
4. ↑ Irina Čerepanová. Služby na neuronových sítích na pomoc projektantovi . Cossa (27. července 2017). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 4. září 2017. (neurčitý)
5. ↑ Jurij Iljin. Generativní umění: když umělec sundá ruce . Computerra (19. března 2013). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
6. ↑ 1 2 Galanter P. Co je generativní umění? Teorie složitosti jako kontext pro teorii umění — New York: New York University, 2005.
7. ↑ Digitální umění na úsvitu počítačů . Podívejte se na mě (26. ledna 2009). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
8. ↑ 1 2 3 Philip Keen. Generativní design vytváří novou éru vysoce výkonných produktů . Isicad (27. července 2017). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
9. ↑ 1 2 3 Hramkova E. Design: od vytváření věcí k navrhování budoucnosti (20. března 2011). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 23. ledna 2022. (neurčitý)
10. ↑ 1 2 3 4 Roelof Peters, Samim Winiger Překlad: AIC. CreativeAI . Magazín CMS (12. ledna 2017). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
11. ↑ Goodfellow Jan. Hluboké učení. - DMK Press, 2017. - 652 s. - ISBN 978-5-97060-554-7 .
12. ↑ Margaret Rhodesová. Publikační nástroj, který vytváří webové stránky využívající umělou inteligenci . Drátová (10. září 2014). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
13. ↑ Kaya Ismail. Mřížka je konečně tady . CMS Critic (13. září 2016). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
14. ↑ Peter O'Donovan, Aseem Agarwala, Aaron Hertzmann. DesignScape: Návrh s interaktivními návrhy rozvržení . Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 11. září 2017. (neurčitý)
15. ↑ Google zveřejnil výsledky svého Quick, Draw! . Tproger (20. května 2017). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
16. ↑ Alexey Grammatchikov. Mark Zuckerberg se zastává umělé inteligence . Expert online (2017). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
17. ↑ „Performance-Driven Engineering Design Approaes based on Generative Design and Topology Optimization Tools: A Comparative Study“ . Časopis Applied Sciences . 2022.
18. ↑ WANDA LAU. The Living a Autodesk aplikují Bionic Design na oddíl Airbus 320 . Architekt (21. ledna 2016). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 14. srpna 2017. (neurčitý)
19. ↑ TYLER KOSLOW. TOYOTA A MATERIALIZUJTE TÝM NA 3D TISK LEHKÉ AUTOSEDAČKY . Průmysl 3D tisku (17. září 2015). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 23. října 2016. (neurčitý)
20. ↑ Jurij Vetrov. "Designer's Exoskeleton": Co přinese algoritmický design průmyslu . Vc.ru (20. června 2016). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 23. února 2017. (neurčitý)
21. ↑ Vasilij Syčev. Neuronová síť se naučila rozkládat z obrázků rozhraní . N+1 (30. května 2017). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
22. ↑ Výsledky konference AI: Nástroje Microsoft AI, IBM Bold Solutions, VisionLabs Smart Technologies, AI Startup Battle a další . Věda a život (28. dubna 2017). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 4. září 2017. (neurčitý)
23. ↑ John Gold. Nástroje deklarativního návrhu (2. června 2016). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
24. ↑ MELISSA GOLDINOVÁ. Prototyp umožní každému navrhovat originální písma . Mashable (5. května 2014). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
25. ↑ Kirill Oleinichenko. 600 let automatizace designu: Od tiskařského lisu po webový průmysl . Awdee.ru (2. srpna 2017). Získáno 29. ledna 2022. Archivováno z originálu 18. května 2021. (Ruština)
26. ↑ Anastasia Paškevič. AutoDraw společnosti Google promění vaše čmáranice na krásné kresby . Lifehacker (12. dubna 2017). Získáno 29. ledna 2022. Archivováno z originálu dne 29. ledna 2022. (Ruština)
27. ↑ Alexandra Selezneva. Nutella použila algoritmus k výrobě sedmi milionů jedinečně vzorovaných sklenic . Vc.ru (2. června 2017). Získáno 29. ledna 2022. Archivováno z originálu dne 29. ledna 2022. (Ruština)
28. ↑ [ Přehled NodeBox] . infogra.ru _ Získáno 29. ledna 2022. Archivováno z originálu 12. září 2017. (Ruština)
29. ↑ Nikolaj Ironov / Recenze . Artlebeděv . Získáno 29. ledna 2022. Archivováno z originálu dne 29. ledna 2022. (Ruština)
30. ↑ Vladislav FEDOROV. BIM technologie: zábavné 3D „kreslení“ nebo spousta příležitostí, které se nevyužívají? . Construction.ru (10. května 2017). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
31. ↑ Marina Korol. Britové řekli světu, co je BIM úrovně 3: je to Digital Built Britain . Isicad (6. března 2015). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
32. ↑ Miguel Chevalier: Umělci také zkoumají. . strelka.com . Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)
33. ↑ Od hydrografa k totálnímu umění: Jedna cesta vývojáře od průzkumu k Synesthesia . Virtuální zpráva (12. července 2017). Získáno 12. září 2017. Archivováno z originálu 12. září 2017. (neurčitý)

Literatura

• Průmyslový design Ruské federace: možnost překonání „designové bariéry“. — CSR Severozápad. - S. 37. - ISBN 978-5-7422-3759-4 .
• Gary William Flake: Výpočtová krása přírody: Počítačové zkoumání fraktálů, chaosu, komplexních systémů a adaptace . MIT Press 1998, ISBN 978-0-262-56127-3
• John Maeda: Design by Numbers , MIT Press 2001, ISBN 978-0-262-63244-7
• Celestino Soddu: články o generativním designu (1991-2011)

Odkazy

• Výběr nástrojů pro generativní návrh
• Blog o generativním designu
• Kniha o generativním designu (německy)