Architectural and urban planning activity and artificial intelligence

Full Text

Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью многих отраслей экономики, строительной отрасли, и, как частный случай, архитектурно-градостроительной деятельности. Появление новых технологий и развитие методов анализа данных открывают возможности для создания новых и уникальных архитектурных решений. Для понимания особенностей использования ИИ в архитектуре и градостроительстве необходимо рассмотреть механизм работы технологии ИИ. 
Поскольку в основе архитектурно-градостроительной деятельности лежит стремление к созданию благоприятной среды, удовлетворяющей функционально-утилитарные и эстетические запросы человека, это отражается как в теоретической (интеллектуальной) и практической (проектной) деятельностях профессионального архитектора-градостроителя, так и в том, как потребитель оценивает результаты этой деятельности [1]. Эти когнитивные процессы относятся к работе нейронных сетей, расположенных в левой и правой частях головного мозга. Дискуссионным остается вопрос соединения рациональных и художественных аспектов. 
Считается, что в области между полушариями головного мозга есть так называемый «центр удовольствия», где происходит процесс соединения рационального и художественного мышления. Такой искусственный синтез мог бы привести к созданию сбалансированных рациональных и иррациональных решений. Таким образом, для успешного использования ИИ в архитектурно-градостроительной деятельности необходимо установить механизм для осуществления подобного синтеза. Для создания такого механизма необходимо сначала понять логику работы естественного интеллекта с уникальными и универсальными решениями. Доктор философских наук, профессор Уральского архитектурно-художественного университета Ф.Т. Мартынов утверждал, что взаимное проникновение универсального и уникального в архитектуре осуществляется на основе стиля [2].
В процессе разработки модели ИИ универсализация достигается за счет анализа и обобщения большого массива данных о формировании объекта. Естественный интеллект архитектора и градостроителя выполняет эти процедуры неосознанно. Искусственный же интеллект сталкивается со сложностью в учете психологических особенностей авторского мышления (рис. 1). Сегодня ведутся активные работы в этом направлении. В связи с этим можно вспомнить фундаментальный труд «Архитектура и психология», опубликованный в 1993 году [3].

Рис. 1. Психофизические факторы как функциональные основы архитектурной композиции (по К. Жукову). Система оценки мест. [3]

Эту работу можно назвать первой, рассмотревшей широкий спектр взаимодействия архитектуры и психологии. Психологические особенности продемонстрированы на примере деятельности архитекторов и градостроителей: был произведен анализ причин и условий, способствующих формированию проектного мышления в процессе обучения студентов, а также была обнаружена существенная роль композиционных навыков, которые включали в себя изучение и использование в процессе проектирования принципов, приемов и средств архитектурно-художественной организации объектов. Сегодня этот опыт нуждается в новом осмыслении в связи с выявлением принципа работы естественного интеллекта и интерпретации его логики на сферу языка искусственного. Так, выявленные психофизические факторы в качестве функциональных основ архитектурной композиции (по К. Жукову) и система оценки мест могли бы стать основой алгоритмов архитектурно-градостроительного ИИ [4]. 
В ближайшем будущем в архитектуре и градостроительстве актуальными направлениями являются автоматический проект объекта («цифровой двойник» города / системы расселения), автоматическое машинное обучение («интеллектуальный двойник» профессора), алгоритмы решения задач на основе данных с определенной разметкой, общедоступные платформы – информационные системы и открытые библиотеки искусственного интеллекта [5]. Рассмотрим подробнее одно из направлений, ставшее неотъемлемым инструментом управления в Российской Федерации – с 2019 года в столице работает платформа «Цифровой двойник Москвы», способствующая планированию строительства, принятию управленческих решений и контролю хода реализации значимых городских проектов [6]. 
Непосредственно технология цифрового двойника представляет собой аналог физического объекта из реальной среды в виде модели этого объекта в виртуальной среде, связанный посредством потока данных (рядом характеристик, паттернами поведения реального объекта в условиях окружающей среды). Важно отметить, что настройка и составление задания для цифрового двойника осуществляется благодаря данным, полученным с датчиков реально работающих устройств. Такая работа возможна как в режиме онлайн, так и без подключения к интернету. Затем сравниваются данные виртуальных датчиков двойника с данными реальных, выявляются аномалии и устанавливаются причины их возникновения (рис. 2).

Рис. 2. Устройство цифрового двойника (www.tadviser.ru)

В архитектуре и градостроительстве цифровой двойник – это виртуальный прототип реального архитектурного или градостроительного объекта (от здания и сооружения до квартала, микрорайона или даже города и системы расселения). Это сложный программный продукт, применяющийся на всех стадиях жизненного цикла объекта от создания до завершения эксплуатации. Благодаря использованию разнообразных данных, полученных из многочисленных IoT-датчиков, модель цифрового двойника способствует более быстрому и безопасному изменению параметров работы составляющих системы [7].
Так, например, городская администрация Цюриха будучи обеспокоенной стремительно растущими проблемами, связанными с ростом населения и уплотнением застройки, приняла стратегию цифровой трансформации процесса планирования и принятия решений. Такое решение было реализовано в виде цифрового двойника города – пространственные 3D-данные и модели застройки обновляются и публикуются для осведомленности общественности в рамках концепции открытых государственных данных. Это способствовало пониманию и упрощению создания платформ для совместной работы (рис. 3). Именно так была обеспечена прозрачная и понятная система поддержки процессов принятия решений [8].

Рис. 3. Слои цифрового двойника города Цюриха (ict.moscow)

Применение технологии цифрового двойника актуально уже на этапе эскизного проектирования – возможность создания вариаций системной модели разрабатываемого объекта для оценки и выбора из различных решений. Затем на этапе проектирования модель дорабатывается и уточняется. Такая системная модель позволяет учесть и оптимизировать взаимодействие всех элементов. Но для четкой работы всех этапов необходимы прописанные регламенты. Так, в области цифровых двойников Россия первая в мире утвердила стандарты в сентябре 2021 года. Одобренный Росстандартом, введенный в действие с 1 января 2022 года ГОСТ Р 57700.37–2021 получил название «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения» [9].
Таким образом, обобщая вышеуказанные факты, касающиеся ИИ можно заключить, что искусственный архитектурно-градостроительный интеллект – динамичная и технологичная система данных, моделей и программ с различными функциями для творческой деятельности архитектора-градостроителя. Для интеграции в практику архитекторов и градостроителей необходимо, чтобы такая система обладала памятью, способностью мыслить глобально, адаптироваться к окружающей среде и новым условиям, решать научно-технические (рациональные) и художественные (иррациональные) задачи, осуществлять в проектировании синтез функционально-утилитарных, инженерно-технических и художественно-эстетических аспектов формирования оптимальной (нормативной) и гармоничной среды. От объема и качества исходной информационной базы, определяющей качество памяти, опыта и знаний, а также способность к генетической преемственности, адаптационной рефлексии и стратегическому планированию зависит искусственный градостроительный интеллект [10].

Сегодня технологии ИИ в архитектуре и градостроительстве представлены «слабым» ИИ и включают компьютерное моделирование, интеллектуальную поддержку принятия решений и другие алгоритмические функции. В перспективе есть теоретические разработки по созданию сильного ИИ, способного генерировать принципиально новые решения.

About the authors

Anna Adonina

Author for correspondence.
Email: filippov.vd@samgtu.ru
Russian Federation

Margarita Denisova

Email: filippov.vd@samgtu.ru
Russian Federation

References

Supplementary files