一个2000文摘大学的弗兰克·乌尔里希科布伦茨,“代表团一直是一个重要的概念在不同领域的计算机科学很长一段时间。“在突破会话计算设计人类和机器之间的交集,“在2022年1月数字敏捷性峰会,前提是补充道:“我们是一个自然的一步委托给电脑。“计算设计是一种自然产物的人类设计的过程。
设计计算是一种将任务委托给电脑和利用他们来给我们。建筑、工程与施工(AEC)空间,这个问题的解决方法可以应用于设计与令人印象深刻的节省时间的结果。它是基于计算识别使用四个步骤:
- 分解——减少成更小的部分
- 模式识别,寻找相似之处,趋势和模式
- 抽象——专注于什么是重要的,忽略了什么是不必要的
- 算法——创建循序渐进的指示来解决这个问题
计算设计范式转变了设计师的思维方式和工作。通过它,一个算法是训练来解决问题。机器学习是一种分析数据,帮助做出决策,监督、非监督或加强。
解锁层次生产力与计算设计!看应用软件网络研讨会“计算设计:实现指南”在今天的需求。
在他突破数字敏捷峰会会话,安东尼Zuefeldt计算设计说,“方方面面的AEC行业最终将受到它的影响,和一些人称之为“决定性的时刻“这十年。“安东尼和克里斯托弗·里德尔联袂演示者解释了微妙的算法用于生成改进设计选项建筑师、工程师和建筑专业人士。当算法训练使用质量数据,预测的准确性和设计方案随着时间的推移变得更好。因此,计算设计是一个改变游戏规则的力量,提高生产率和增加效率。
使用内置幻灯片设计模板为例,安东尼解释说,即使这个常用的机器学习的数据集是越来越好,为我们提供选择和生产报告布局。
安东尼展示了一个示例的计算机学习建筑设计使用“Architext住宅平面布置图”,这是一个平台来生成基于简单的文本提示:
- 类型学,房子有两间卧室和两间浴室
- 枚举——房子有五个房间
- 邻接,厨房靠近卧室,客厅不相邻的浴室
- 位置,房子卧室在东北边
”的速度进步我们看到在这个空间是指数”,他说。机器学习工具将帮助设计师了解与实时反馈的影响他们的决定,而不是几天或几周之后,历史上的design-feedback-redesign过程。克里斯多夫解释说,“我们没有时间去通过这些回复。“我们所有的项目可以通过模拟和评估过程,指导设计,而不是反应。
正如自然一步委托设计组件电脑,结果实时的过程,它使将导致更好,更准确的设计选项提高生产力和效率。
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