Видео: Как архитекторы проектируют с помощью нейросетей

Форум корпоративного заказчика, организованный Officenext, стал площадкой для важного разговора о нейроинструментах в архитектуре. За впечатляющими возможностями – генерацией идей и увеличением эффективности проектирования и разработки дизайна – участники сессии увидели серьезные вызовы. Какие кейсы есть на рынке, как ИИ изменит суть профессии архитектора и какие риски несет в себе стремительное внедрение «нейроразума» в проектирование, читайте в нашем обзоре.

О чем рассказали архитекторы и дизайнеры

Уже через два года искусственный интеллект может спровоцировать массовые сокращения в большом количестве секторов экономики. Такой прогноз, со ссылкой на Рида Хоффмана, сооснователя LinkedIn, привел Александр Терехов, директор по цифровой трансформации сети коворкингов SOK. Однако у архитекторов и дизайнеров есть шанс не потерять работу. По мнению экспертов, специалисты, освоившие нейросети, создадут принципиально новую профессию. «Архитектору будущего будет достаточно задавать для нейросети стратегический вектор: моделировать сценарии, формулировать Большую Идею (Big Idea) и Видение (Big Vision). Уже сегодня ведущие европейские студии позиционируют себя не просто как архитекторы, а как авторы нарратива и искатели визионерских концепций», – пояснил Сергей Марков, архитектор, генеральный директор и сооснователь Бюро А4.

В бюро используют нейросетевые технологии для решения разнообразных задач – от оптимизации рутины до креативной генерации идей любых масштабов. Марков рассказал, что инструменты, подобные Sidewalk Labs (Google), позволяют создавать адаптивные massing-модели городской застройки с учетом параметров инсоляции и инфраструктуры. Он также упомянул об опыте использования Midjourney для создания референсов арт-объектов, интерьеров и фасадов и Stable Diffusion — для финализации рендеров. Концепты, созданные в его бюро с помощью ИИ, были реализованы в проектах MR Group и ФСК.

Дизайнеры студии Peakart разработали сервис «Чек-арт», который решил задачу быстрой адаптации офисов под айдентику бренда. Камбиби Кононина, директор по развитию Peakart рассказала, что метод включает бесплатный выезд, сбор данных (фото, бренд-гайды), которые затем загружаются в нейросеть. Она их анализирует и генерирует креативные сценарии. «Благодаря нейроанализу время оценки объекта сократилось с трех дней до трех часов, что позволило дизайнерам перераспределить ресурсы. Освободившееся время мы направляем на художественную доработку концепций», – уточнила она.

Эксперты насчитали порядка восьми нейроинструментов, которые архитекторы применили в проекте индустриально-делового кластера в районе аэропорта Внуково. Мерей Шыныбеков, CEO и основатель проектного бюро RayGroup, рассказал о некоторых из них. Нейросети DeepSeek и ChatGPT использовались на этапе концепции для анализа рынка недвижимости, определения целевой аудитории и функций кластера. Плагин Finch для Autodesk Revit применялся для генеративного дизайна, зонирования, расчета технико-экономических показателей и пропорций. Плагин Grasshopper для ПО Rhino 3D моделировал потоки людей и транспорта, а также этапность строительства, а Veras в связке с SketchUp и Rhino создавал атмосферные рендеры на основе упрощенной геометрической модели. «Будущее - в партнерстве с искусственным интеллектом в рамках сотворчества с пользователем», – уверен Шыныбеков.

Архитекторы ABD Architects в свою очередь столкнулись с необходимостью фокусировать заказчиков на концепции проекта. «Дело в том, что когда заказчик смотрит на статичную картинку, он начинает вглядываться в детали. Подушки на заднем плане, которые десять раз еще поменяются, отвлекают его от общего восприятия проекта», – рассказала Мария Корнеева, главный архитектор департамента интерьеров ABD Architects. Архитекторы оживили статичные рендеры с помощью Luma AI, создав панорамы с движением людей и объектов, и добавили фоновый звук для погружения. В результате споры о несущественных деталях сократились, а клиенты стали эффективнее оценивать проекты.

Эксперты выделили готовое решение для адаптации планировок квартир на основе заданных параметров – Spacemaker. Оказалось, что есть и кастомное решение. Многолетняя практика Aurora Group показала, что планировочные решения — основная боль офисных проектов, отнимающая много времени. «На одном из проектов 180 тыс. кв. м у нас было около 300 ревизий планировочных решений», – заметил Максим Неретин, учредитель Aurora Group. Это мотивировало специалистов компании разработать алгоритм для моделирования внутренних планировок shell and core на основе существующих норм и СНиП. Результатом работы стал плагин для программы проектирования Revit, который генерирует планировки автоматически по заданным параметрам ТЗ. Неретин рассказал, что проект оказался успешным, и сейчас в компании работают над алгоритмом автоматизированного проектирования вентиляционных систем для типовых коворкингов, который также поможет упростить процесс проектирования.

«Нейроинструменты через 30–50 лет станут таким же общедоступным ресурсом, как электричество. Мы просто будем пользоваться этим ресурсом и даже, может быть, не знать, что это именно нейросети, потому что все плагины будут встроены в программы автоматически, как это уже происходит», – заметил Марков.

О чем предупредили эксперты

Традиционные отраслевые стандарты не поспевают за стремительным технологическим прогрессом. Как отмечает Александр Терехов, быстрый рост количества используемых цифровых инструментов и, следовательно, форматов данных, серьезно затрудняет процессы интеграции различных рынков и смежных областей в строительстве и девелопменте. Так, по данным одного из порталов-агрегаторов нейросетей, в мире насчитается уже несколько десятков тысяч ИИ-решений. Ситуацию на рынке ПО метко охарактеризовал Михаил Мастин, советник по работе с инвесторами и резидентами «ИТМО Хайпарк», назвав его «зоопарком» решений – в нем, по его словам, представлено порядка 340 разрозненных программ. Такая фрагментация вкупе с дублированием отечественных разработок создает серьезные риски для всего рынка.

«Разные разработчики, получая господдержку, создают продукты без единой интегрирующей платформы или «шины», охватывающей весь строительный цикл от эскиза до эксплуатации. Результат — множество узкоспециализированных, но функционально урезанных и несовместимых инструментов, не способных обеспечить сквозную работу с данными», – рассказал Мастин. В качестве выхода спикер видит создание национальной BIM-платформы, которая благодаря единым форматам данных, стандартам моделирования и автоматизации, включая нейросети, сможет радикально сократить сроки и затраты на прохождение Главгосэкспертизы.

Мария Корнеева предостерегает от бездумного доверия нейросетям. Важно научиться четко формулировать запросы, понимать алгоритмы, перепроверять и критически оценивать результат. «Нейросети склонны к грубым ошибкам в детализации. Когда им доверяют проектирование масштабного проекта или здания, я, честно говоря, немного пугаюсь», – отметила она.

По ее словам, специалисты, глубоко понимающие работу ИИ, успешно создают параллельные системы для точных расчетов, доказывая тем самым, что люди остаются незаменимым звеном. Корнеева рекомендует всегда устанавливать жесткие рамки для взаимодействия с нейросетями, чтобы не утонуть в бесконечных возможностях и сохранить контроль над процессом. Без осознанного человеческого участия и критической проверки риски ошибок, заложенных на этапе проектирования, неприемлемо высоки.