Generativni dizajn i generativna vještačka inteligencija podižu dizajniranje na viši nivo. Pojedinačno, ove tehnologije su snažne, ali kada su udružene, mogućnosti su skoro neograničene. Kombinovanje vještačke inteligencije i generativnog dizajna će transformisati način na koji se vrši proizvodnja stvari.
Generativni dizajn i generativna vještačka inteligencija podstiču ljudsku genijalnost i podižu dizajniranje na nove visine. Pojedinačno su ove tehnologije moćne, ali zajedno, mogućnosti su skoro neograničene
- Dizajniranje ubrzano napreduje, djelimično zahvaljujući tehnologijama kao što su generativni dizajn i generativna vještačka inteligencija.
- Kako raste povjerenje u procese zasnovane na vještačkoj inteligenciji, pratiće ih koristi kao što su: bolji izbor iteracija, brži put od projektovanja do proizvodnje i bolji rezultati.
- U sljedećoj deceniji generativni dizajn i generativna veštačka inteligencija će pomagati da se analiziraju, automatizuju i prošire poslovi dizajniranja, ostavljajući ljudima da rade ono u čemu su najbolji – da stvaraju.
Kada je most Golden Gate otvoren za saobraćaj, toga dana je preko njega prošlo 32.000 vozila. Sada, više od 100 000 automobila svaki dan prelazi ovaj legendarni most, vozilima koja su skoro dvostruko teža od onih kakva su nekad bila. Nevjerovatna je zamisao da su inženjeri prije jedan vijek projektovali konstrukciju koja može da izdrži zapreminu i opterećenje koje danas trpi. Bio je to mukotrpan proces, od prvih skica koje su napravljene 1921. godine, do testiranja održivosti na modelu razmjere 1:56, do otvaranja mosta 1937. godine.
Bio je to nevjerovatan podvig. Ali zamislite da su ti inženjeri imali pristup alatima generativnog dizajna i generativne vještačke inteligencije – iteracije i simulacije bi bile digitalne i ti narandžasti tornjevi bi se podigli za jako kratko vrijeme.
Dizajniranje je proces istraživanja. Bilo da je u pitanju arhitektura, inženjering, građevinarstvo i operacije (AECO); dizajniranje i proizvodnja (D&M); ili mediji i zabava (M&E), to je suštinski proces ponavljanja i testiranja. A dizajniranje se brzo razvija.
Počelo je sa kompjuterski pomognutim dizajnom (CAD). Zatim su se pojavile automatizovane tehnologije, kao što je generativni dizajn, i poboljšale ove radne tokove. Sada, generativna vještačka inteligencija obećava da će još više ubrzati procese. Generativni dizajn i generativna vještačka inteligencija podstiču ljudsku genijalnost i podižu dizajniranje na nove visine. Pojedinačno su ove tehnologije moćne, ali zajedno, mogućnosti su skoro neograničene.
Generativan dizajn pruža veliku preciznost
Za svaki problem u dizajniranju postoji na stotine, a ponekad i na hiljade načina da im se pristupi, a pronalaženje rješenja je proces u kojem su učestvovali ljudi. Generativni dizajn proizilazi iz relativno radikalne ideje: „Šta ako ljudski mozak ne može da smisli sva moguća rješenja za mostove? Šta ako softver može da pomogne da se to istraži?“
To je bilo oko 2009. godine, kada su ljudi počeli da koriste cloud za velike proračune. A ključni momenat za generativni dizajn je bilo preokretanje odnosa između dizajniranja i simulacije. Softver može da zamisli svaku ludu formulaciju mosta i sprovede simulaciju na svakom od njih. Neke se završe sa mostom koji će pasti, druge sa onima koji će funkcionisati, a neke sa onima koje projektanti žele dalje da istražuju.
Generativni dizajn koristi fiziku stvarnog svijeta, dobijajući konačne rezultate koji su nevjerovatno tačna rješenja za specifične parametre projekta. Ali postoje i neke prepreke. Ljudi moraju da unesu tačne specifikacije svog projektnog problema da bi dobili prave rezultate, a to oduzima dosta vremena
Generativni dizajn također koristi ogromne količine kompjuterske snage – može potrajati duže od jednog dana da se obrade složeni projekti. Ali je i dalje to daleko efikasnije od ljudi. Naprimjer, Mercedes tim Formule 1 koristi alate generativnog dizajna za bolju izradu dijela zadnjeg vješanja. Bili su potrebni značajno vrijeme i troškovi za njegovu postavku, ali sada tim ima proizvodni proces koji traje samo 48 sati umjesto šest nedjelja.
Generativni dizajn se često shvata kao proizvodni alat, ali se može primjeniti na bilo koji proces dizajniranja i proizvodnje. U industriji zabave i medija, za pripremu rasporeda produkcije su potrebni mjeseci i desetine hiljada zadataka koji se često oslanjaju jedni na druge.
Sada kompanije za medije i zabavu primjenjuju zamisli generativnog dizajna na generativno planiranje. Kada je vremenska linija poremećena, generativni dizajn može brzo da racionalizuje sve promjene. Ispostavilo se da je ključan alat za sve složenije produkcije.
Generativni dizajn pruža nivoe poboljšanja proizvoda koji su nekad bili nezamislivi, kao inženjerski proizvodi koji koriste 40% manje materijala, 40% su lakši, 40% jeftiniji i 30% jači od bilo čega što je ranije dizajnirano. To je bio originalan koncept iza tehnologije i nastanka Autodesk softvera kao što je Fusion.
Sistem prikazuje stvari koje prevazilaze ljudsko razumijevanje. Ali uprkos onome što može da uradi, generativni dizajn ne gleda u sve ranije izgrađene mostove i uči od njih dok formira novi dizajn. Drugim riječima, ne koristi podatke. Ovdje uskače generativna vještačka inteligencija.
Generativna vještačka inteligencija za brže dizajniranje zasnovano na podacima
Vještačka inteligencija je prošla kroz tri različita talasa publiciteta. Počela je da se primjećuje, pa je postala nedodirljiva tehnologija u koju niko nije vjerovao, pa se ponovo vratila. Ovaj treći talas je nosio vještačku inteligenciju preko svih granica i zauvijek učvrstio njenu poziciju u društvu. U tome je veliku ulogu imao ChatGPT, gurajući vještačku inteligenciju u mejnstrim, skoro preko noći.
Dvije decenije svijet napreduje u razvijanju alata vještačke inteligencije, ali je OpenAI konačno prikazao vještačku inteligenciju u akciji.
Obučena na nevjerovatnim količinama informacija, generativna vještačka inteligencija može da poveže podatke onako kako ljudi ne mogu. Lahko se koristi, pristupačna i veoma brza. Ukucajte nekoliko osnovnih informacija i za nekoliko sekundi stiže više odgovora.
Ovo je važno za kreativnu osobu koja iteracijama usavršava svoj dizajn. Dobijaju odgovore koje otvaraju mogućnosti i mijenjaju način učenja. Mogu unijeti dodatne upite kako bi poboljšali odgovore. Ovaj ciklični dizajn-korisnik interfejs je usklađen sa načinom na koji rade ljudi u AECO, D&M, i M&E industrijama.
Ali generativni dizajn nije naročito precizan. Ukoliko zamisli most, to bi moglo biti inspirativno, ali bi bila loša ideja da se taj most izgradi, jer generativna vještačka inteligencija ne sprovodi simulacije. Ona ne rasuđuje o svakom aspektu inženjeringa mosta. Umjesto toga, izvlači podatke iz mostova izgrađenih u prošlosti, pa rezultat neće biti specifičan za planove inženjera, kao kod alata za generativni dizajn.
Prepreka kod generativnog dizajna je obučavanje neuronske mreže da generiše nešto korisno. Potreban joj je skup podataka koji joj govori o poželjnim odgovorima na specifična pitanja zasnovana na ljudskom rasuđivanju. Da bi bili najefikasniji, ovi podaci moraju biti organizovani u cloud.
ChatGPT je impresivan jer je na internetu imao trilione riječi za obuku. Za svaki projekat vještačke inteligencije 80% početnog posla je samo da se dovedu pravi podaci sa kojima može nešto da se uradi. Ali kada su podaci prisutni, potencijal generativnog dizajna je nevjerovatan.
Kombinovana snaga generativnog dizajna i generativne vještačke inteligencije
Svijet dizajniranja i proizvodnje ide ka pronalaženju načina da iskoristi posljednjih 15 godina rada u generativnom dizajnu i simulacijama i spoji ih sa vještačkom inteligencijom. Sa dokazanim rezultatima, generativni dizajn je stekao široko povjerenje. A povjerenje u vještačku inteligenciju je sve veće uprkos prethodnom oprezu.
U predstojećem izvještaju State of Design & Make 2024 kompanije Autodesk, 76% industrijskih lidera ima povjerenje u vještačku inteligenciju, 78% vjeruje da će poboljšati njihove industrije, a 79% vidi da ona povećava kreativnost.
Zamislite šta bi ove dvije tehnologije zajedno mogle da postignu. Radni tok bi započela generativna vještačka inteligencija sa ciljem da isporuči kandidate za početna rješenja. Dizajner može da vrši izmjene na njima ili se njihovi podskupovi mogu unijeti u alate sa generativnim dizajnom za pokretanje simulacija i isporučiti rezultate koji ispunjavaju njihove zahtjeve. A kako se podaci poboljšavaju tokom vremena, ove tehnologije će razviti organski ritam, generišući trenutne, precizne rezultate.
Svijet nije ni 10% uključen u trenutnu revoluciju vještačke inteligencije. U narednih 10 godina stvari će postati daleko luđe, posebno kako generativni dizajn i vještačka inteligencija kreiraju brže, lakše i tačnije radne tokove. Ovo će pomoći da se analiziraju, automatizuju i prošire poslovi dizajniranja, ostavljajući ljudima da rade ono u čemu su najbolji – da stvaraju. To će biti budućnost inovacije i utjecaja sa dizajnerima i proizvođačima na čelu novog svijeta.
