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Mar 03, 2024

과도한 해상도: 건축 설계의 인공 지능 및 기계 학습

선형 육각형 가닥은 Gilles Retsin Architecture가 비엔나 미술관 확장을 위해 디자인한 Hextrata의 일련의 두꺼운 체적 지층을 정의합니다. 이미지 제공: Gilles Retsin Architecture

선형 육각형 가닥은 Gilles Retsin Architecture가 비엔나 미술관 확장을 위해 디자인한 Hextrata의 일련의 두꺼운 체적 지층을 정의합니다.

이미지 제공: Gilles Retsin Architecture

Daniel Koehler와 Bartlett UCL 학생들이 디자인한 WanderYards는 단순한 공간 샘플의 반복을 통해 조합 세분성의 변화가 어떻게 다양성을 가능하게 하는지 보여줍니다.

이미지 제공: Daniel Koehler, Bartlett UCL

Bartlett UCL Design Computation Lab의 Manuel Jiménez Garcia와 Gilles Retsin이 디자인한 VoxelChair v1.0은 로봇 3D 프린팅을 위한 새로운 디자인 소프트웨어를 사용하는 프로토타입 의자입니다.

이미지 제공: Manuel Jiménez Garcia, Bartlett UCL

디자이너들은 거의 한 세대 동안 디자인과 제작을 위해 컴퓨터 기반 도구를 사용해 왔습니다. 지난 30년 동안 우리는 컴퓨터가 전례 없는 복잡성을 지닌 새로운 형태를 그리고 구축하는 데 도움이 될 수 있다는 사실을 배웠습니다. 또한 CAD-CAM 기술을 사용하면 추가 비용 없이 다양한 변형을 대량 생산할 수 있다는 사실도 발견했습니다. 역사 - 건축의 첫 번째 디지털 전환의 역사. 그러나 오늘날에는 점점 더 강력한 컴퓨팅 도구가 그 이상을 수행할 수 있습니다. 이상하게도 컴퓨터는 이제 일부 설계 문제를 자체적으로 해결할 수 있는 것처럼 보입니다. 때로는 다른 방법으로는 해결할 수 없는 문제도 있습니다. 20년 전 우리는 컴퓨터가 물건을 만드는 기계라고 생각했습니다. 오늘날 우리는 그것이 사고를 위한 기계로서 훨씬 더 필수 불가결하다는 것을 알게 되었습니다. 이것이 많은 디자인 전문가를 포함한 많은 사람들이 이제 인공 지능(AI)에 열광하는 이유 중 하나입니다. 그러나 이 용어 자체는 새로운 것이 아닙니다. 이 용어는 컴퓨터 과학자들이 인공 지능이 인간 정신의 논리를 모방해야 한다고, 즉 컴퓨터가 인간과 같은 방식으로 "생각"해야 한다고 생각했던 1950년대와 60년대에 이미 인기가 있었습니다. . 반대로 오늘날에는 컴퓨터가 자신만의 매우 특별한 논리, 즉 우리와는 다른 논리를 따르기 때문에 지금까지 영향을 받지 않았던 일부 범주의 문제를 정확하게 해결할 수 있다는 것이 점점 더 분명해지고 있습니다. 그리고 이미 이 새로운 포스트휴먼(또는 단순히 비인간) 논리가 많은 경우에 우리 논리를 훨씬 능가하는 것으로 보입니다.

우리가 생각하는 방식과 컴퓨터가 문제를 해결하는 방식의 주요 차이점은 우리 자신의 두뇌가 결코 빅 데이터에 맞게 배선되지 않았다는 것입니다. 너무 많은 사실과 수치를 다루어야 할 때 필연적으로 일부를 삭제하거나 더 쉽게 작업할 수 있도록 더 짧은 표기법으로 압축해야 합니다. 대부분의 고전과학은 이를 위한 수단이었습니다. 기하학과 수학, 특히 미적분학은 엄청난 데이터 압축 기술입니다. 어차피 기억하지 못할 너무 많은 세부 사항을 잊어버리게 해주기 때문에 우리는 본질적인 것에 집중할 수 있습니다. 정렬은 우리 거래의 또 다른 트릭입니다. 100만 개의 무작위 목록에서 하나의 이름을 찾을 수 없기 때문에 우리는 목록을 사용하기 전에 정렬하는 데 많은 노력을 기울입니다. 예를 들어 전화번호부처럼 이름이 알파벳순으로 정렬되어 있으면 직접 조준할 수 있습니다. 목록에 있는 모든 이름을 읽지 않고도 우리가 찾고 있는 이름을 찾을 수 있습니다. 이 작업은 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 그러나 그것이 바로 컴퓨터가 하는 일입니다. 컴퓨터는 문자와 숫자의 거대한 순서를 거의 즉시 스캔할 수 있기 때문에 어떤 것도 특정 순서로 정렬할 필요가 없습니다. 우리가 일반적으로 생각하는 방식에 대한 비유로 알파벳순 정렬을 사용하십시오. 우리는 필요할 때 어디에 있는지 알 수 있도록 특정 장소에 물건을 넣습니다. 우리는 또한 세상을 이해하기 위해 사물과 아이디어를 분류합니다. 하지만 컴퓨터에는 그런 것이 전혀 필요하지 않습니다. 우리와는 달리 컴퓨터는 정렬하지 않고 검색할 수 있습니다. 컴퓨터는 삶의 의미를 탐구하는 일도 하지 않습니다.

특정 이름을 찾을 때 백만 개의 이름이 무작위로 나열된 목록을 쉽게 처리할 수 없는 것처럼 집을 지을 때 필요할 때 무작위로 백만 개의 서로 다른 벽돌 더미를 사용하여 쉽게 작업할 수 없습니다. 이 경우에도 빅 데이터(또는 관리하기에는 너무 큰 데이터)에 대한 우리의 자연스러운 혐오감은 우리를 과감한 단순화로 이끈다. 먼저 벽돌을 표준화하여 모두 동일하다고 가정할 수 있습니다. 그런 다음 그것들을 규칙적인 행으로 배치하고 단순한 기하학적 도형(대부분의 경우 평면도, 입면도 및 단면에 그려진 직사각형 또는 원) 내에 모든 행을 배열합니다. 따라서 우리는 개별 벽돌의 물리적 형태와 재료 특성을 잊어버릴 수 있으며, 더 크고 균일한 표면과 볼륨의 단순하고 깔끔한 윤곽을 구성하여 전체 건물을 설계할 수 있습니다. 따라야 할 청사진도 없고 렌더링할 계정도 없는 개별 장인은 자신의 재능, 직관 또는 영감에 따라 순간의 변덕에 따라 즉석에서 각 벽돌(또는 돌 또는 나무 들보)을 처리할 수 있었습니다. 이것이 많은 전근대적 방식이었습니다. 구조물이 지어졌습니다. 그러나 현대의 엔지니어나 계약자는 각 벽돌을 하나씩 기록하는 것을 꿈도 꾸지 않을 것입니다. 왜냐하면 그것은 시간이 오래 걸리고 건축 문서는 인쇄된 브리태니커 백과사전만큼 클 것이기 때문입니다. 그러나 다시 한 번 말하지만, 이것이 바로 컴퓨터가 하는 일입니다. 오늘날 우리는 건물의 벽돌이나 블록을 하나씩 가장 미세한 입자까지 기록하고 계산하고 제작할 수 있습니다. 입자가 작은 경우 현장에서 3D 프린팅할 수 있습니다. 크기가 더 크면 로봇 팔로 조립할 수 있습니다. 이 절차는 구성 요소의 규칙성, 개수, 크기 및 레이아웃에 관계없이 정확히 동일하며 동일한 시간이 걸립니다. 오늘날 그러한 규모의 컴퓨팅에는 이미 비용이 거의 들지 않으며 비용도 점점 더 낮아질 것입니다.