В Тюмени разработают нейросетевую модель для проектирования зданий

Специалисты Тюменского индустриального университета намерены разработать генеративную нейросетевую модель, которая будет помогать проектировать здания с учетом особенностей архитектуры конкретного региона, сообщили РИА Новости в пресс-службе вуза. Такой подход, как ожидается, позволит лучше учитывать местные традиции, климатические условия и сложившийся облик городской среды.

Как отметил эксперт в области параметрического проектирования и нейросетей Иван Велижанин, чье мнение приводит пресс-служба университета, существующие универсальные нейросетевые решения пока нередко оказываются "стилистически слепы" к локальной специфике. По его словам, подобные системы не всегда способны полноценно работать с культурным контекстом определенной территории, из-за чего результат может выглядеть недостаточно органично и не соответствовать региональной архитектурной идентичности. В связи с этим разработка специализированной модели представляется особенно актуальной для создания более осмысленных и гармоничных проектов.

Сохранение архитектурной самобытности городов становится одной из важнейших задач современного градостроительства, особенно в условиях активной урбанизации и обновления городской среды. В Тюмени эту тему решили развивать с помощью современных цифровых технологий. Команда университета под руководством кандидата архитектуры, заместителя директора по науке и инновациям Института архитектуры и дизайна Марии Гайдук приступит к созданию генеративной нейросетевой модели, которая поможет сохранять архитектурную идентичность городской среды на примере Тюмени, сообщили в пресс-службе.

Проект направлен на то, чтобы обучить алгоритмы не просто анализировать изображения, а “понимать” культурный и исторический контекст архитектуры. Для этого исследователи создадут специализированную базу данных, посвященную архитектурному наследию Тюмени. В нее войдут более тысячи оцифрованных изображений старинных зданий и объектов, которые станут основой для дальнейшего машинного обучения. Такой подход позволит системе учитывать не только внешний облик сооружений, но и более тонкие признаки, формирующие облик города.

В ходе работы специалисты также проведут параметрическую разметку архитектурных элементов, чтобы выделить стилистические особенности, характерные для тюменской застройки. Речь идет о деталях, которые формируют узнаваемый архитектурный код города: пропорциях, декоративных мотивах, композиционных решениях и других чертах, связанных с местной историей и традициями. В перспективе подобная нейросетевая модель может стать полезным инструментом для архитекторов, урбанистов и исследователей, помогая учитывать историческое наследие при проектировании новых объектов и обновлении городской среды.

Современные цифровые технологии все активнее меняют подход к проектированию городской среды, позволяя не только ускорять работу архитекторов, но и точнее учитывать исторический контекст и культурную специфику территории. В этом направлении особую роль начинают играть инструменты искусственного интеллекта, которые помогают находить новые формы, не нарушая визуальную целостность города.

Как уточнили в вузе, по замыслу авторов проекта такой подход позволит создавать не прямые копии исторических зданий, а современные архитектурные концепции, стилистически связанные с окружающей застройкой и при этом отражающие региональные особенности. Иными словами, речь идет не о механическом воспроизведении прошлого, а о его творческом переосмыслении с учетом актуальных требований к функциональности, эстетике и устойчивому развитию городской среды. В перспективе разработанную технологию можно будет использовать не только в образовательном процессе, но и в коммерческих, а также туристических проектах, где особенно важны наглядность, выразительность и уважение к историческому облику места.

По информации пресс-службы, проект рассчитан на три года и будет реализован при поддержке гранта Российского научного фонда. Работа ведется в междисциплинарной команде, где сочетаются знания в области архитектуры, искусственного интеллекта и культурологии. Помимо Гайдук и Велижанина, в проекте участвуют молодые исследователи Каролина Туранская, объединяющая компетенции в сфере ИИ, архитектуры и культурологии, а также Кира Колесникова, которая специализируется на архитектурной визуализации. Такой состав команды позволяет не только разрабатывать технологические решения, но и создавать убедительные визуальные материалы, демонстрирующие, как новые концепции могут органично вписываться в городскую среду.

В университете подчеркнули, что разработанные в рамках проекта материалы смогут быть полезны не только исследователям и преподавателям, но и проектным организациям, городским службам, а в дальнейшем — и коммерческим компаниям, которые смогут использовать их для создания ИИ-ассистентов для архитекторов. Такие цифровые инструменты помогут ускорить работу специалистов, повысить точность проектных решений и учитывать исторический контекст городской среды.

Кроме того, в пресс-службе обратили внимание, что методику при необходимости можно масштабировать и на другие исторические города России. Это откроет возможность для формирования единого каталога «Архитектурных кодов России» — цифровой системы профилей, которая позволит фиксировать и сохранять уникальные особенности городской застройки. Такой подход особенно важен в условиях активного градостроительного развития, когда необходимо находить баланс между модернизацией и бережным отношением к историческому облику городов.

Источник и фото - ria.ru