ИИ в проектировании требует разделять визуализацию и рабочую документацию

Использование генеративного ИИ при проектировании требует жестко фиксировать исходные данные и проверять полученные материалы на соответствие заданным параметрам. Об этом рассказала в интервью NSP дизайнер Анна Клименкоди на примере применения нейросетей при разработке интерьерных и архитектурных концепций.

При генерации изображений специалист предлагает заранее определять параметры, которые нельзя изменять: расположение стен и окон, размеры проемов, расстановку оборудования и мебели, выбранные материалы. Отдельно задается перечень допустимых изменений. Такой подход позволяет избежать ситуации, когда при корректировке визуальной части нейросеть одновременно меняет геометрию объекта.

Проблема проявилась при разработке конкурсной концепции въездной арки для Абрау-Дюрсо. Сгенерированные с помощью ИИ изображения по отдельности выглядели корректно, однако при сопоставлении разных видов обнаружились расхождения в сопряжении элементов, пропорциях и размерных подписях.

Клименкоди отмечает необходимость отдельно рассматривать визуальное исследование, презентацию концепции и рабочую документацию. Изображение, сформированное нейросетью, само по себе не подтверждает корректность геометрии, размеров или конструктивного решения.

При использовании ИИ также требуется сопоставлять фасады, боковые виды и другие представления одного объекта, проверять происхождение размерных данных и сверять результат с исходными условиями. Технические решения при этом должны прорабатываться профильными специалистами.

ИИ может применяться для структурирования исходных требований, поиска противоречий, подготовки вариантов и визуализации. Ответственность за постановку задачи, отбор решений и проверку их соответствия исходным данным остается за специалистом.