مقدمة
على مدى العقد الماضي، تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في تصميم الديكورات الداخلية المعمارية وتحسين تخطيط المنازل الذكية. يعد تخطيط المساحات الداخلية — أي تحديد ترتيب الغرف والأثاث والوظائف — مشكلة معقدة بسبب طبيعته التوافقية والحاجة إلى تحقيق التوازن بين الجماليات والوظائف وتفضيلات المستخدمين.
تقليديًا، كان المهندسون المعماريون يعتمدون على الخبرة والقواعد العامة والتعديلات اليدوية المتكررة على التصميمات. وقد أتاحت التطورات الحديثة في مجالات التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية والتصميم التوليدي وخوارزميات التحسين عمليات تصميم أكثر تلقائية وذكاءً.
تسلط هذه المراجعة الضوء على التطورات والأساليب والاتجاهات الرئيسية من عام 2015 إلى عام 2025، مع التركيز على البحوث الأكاديمية.
الأسس المبكرة (النهج القائمة على المعرفة)
- كانت الأنظمة المبكرة تعتمد إلى حد كبير على القواعد أو على التحسين.
- الطرق الرئيسية: تلبية القيود، التلدين المحاكي، الخوارزميات الجينية.
- Merrell et al. (2011): أداة تفاعلية لترتيب الأثاث باستخدام قواعد التصميم.
- Yu et al. (2011): تخطيط تلقائي للأثاث باستخدام البحث العشوائي.
- التحديات: صعوبة التكيف مع الأنماط الجديدة وترميز القواعد المعقدة.
صعود التصميم القائم على البيانات (2015-2020)
- التحول من النماذج القائمة على القواعد إلى النماذج القائمة على البيانات.
- بدأت نماذج التعلم الآلي في التعلم من مجموعات البيانات الكبيرة الخاصة بالتصميم.
- التطورات الرئيسية:
- استخدمت شبكات CNN لتحليل وتصنيف المخططات الأرضية وأنماط التصميم الداخلي.
- مجموعة بيانات RPLAN مكنت من تدريب النماذج العصبية على إنشاء تخطيطات.
- HouseGAN (2019-2020): استخدمت شبكات GAN لإنشاء تخطيطات كاملة للشقق من الرسومات التخطيطية.
- تم تطبيق LayoutGAN والنماذج القائمة على المحولات لتوليد تخطيطات متسلسلة.
- المزايا: زيادة الواقعية والسرعة؛ تعلم مبادئ التصميم تلقائيًا.
- العيوب: طبيعة الصندوق الأسود، قابلية التحكم المحدودة.
اختراقات في التصميم التوليدي والتصور
- التركيز على الأثاث وتركيب المشاهد الداخلية في 2D و 3D.
- النماذج الرئيسية:
- SG-Net، ATISS (2020–2021): استخدمت VAE و transformers لتصميمات الغرف ثلاثية الأبعاد.
- مجموعة بيانات 3D-FRONT (2021): >18,000 غرفة مع أثاث ودلالات.
- SceneHGN: تعلم تمثيلات المشاهد الهرمية.
- الذكاء الاصطناعي القائم على الصور:
- GANs ونماذج الانتشار (مثل Stable Diffusion) المستخدمة لعرض الأنماط والأفكار التصميمية الواقعية.
- Tanasra et al. (2023): استخدم GANs لوضع الأثاث تلقائيًا في التخطيطات الفارغة.
- بدأ الذكاء الاصطناعي في دعم الإبداع والتصور في سير عمل التصميم.
التعلم المعزز وتحسين التخطيط (2020-2025)
- تخطيط الأرضيات كمهمة متسلسلة لاتخاذ القرار.
- SpaceLayoutGym (2024): بيئة RL لتقسيم الغرف وتحسينها.
- تعلمت عوامل PPO و DQN تحسين القيود والتداول.
- التعلم المعزز متعدد العوامل (2025): تعاونت العوامل لتخصيص الغرف وتعديل الأحجام وتحسين الوظائف.
- إطار عمل Haisor (2024): ضمان سهولة التنقل للبشر والراحة وسهولة الوصول في وضع الأثاث.
- IGA+DE (2025): مُحسّن تخطيط هجين تطوري تفاعلي مع استخدام 95% من المساحة.
التصميم المتمركز حول المستخدم وتكامل المنزل الذكي
- من التصميم الثابت إلى أنظمة التخطيط الديناميكية والشخصية.
- منصات التصميم المشترك بين الإنسان والذكاء الاصطناعي المستخدمة:
- مدخلات رسم
- كلمات رئيسية للأسلوب
- مطالبات باللغة الطبيعية
- أصبح الذكاء الاصطناعي مساعدًا تفاعليًا بدلاً من بديل.
- التكامل مع أجهزة استشعار المنزل الذكي:
- تخطيطات معدلة بناءً على حركة المستخدم وسلوكه.
- تستخدم لرعاية كبار السن، ومنع السقوط، وكفاءة الطاقة.
- الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والمتمركز حول الإنسان:
- الشفافية، والقابلية للتفسير، واعتبارات إمكانية الوصول.
- الذكاء الاصطناعي المتوافق مع أهداف المستخدم وقيمه.
مجموعات البيانات والأطر
- RPLAN، 3D-FRONT، SUNCG، LIFULL Home: مجموعات البيانات الأساسية.
- أطر مفتوحة المصدر:
- SpaceLayoutGym لـ RL
- أدوات الصناعة: PlanFinder، Finch3D
- مقاييس التقييم:
- استخدام المساحة
- دقة الرسم البياني المجاور
- كفاءة الدوران
- درجات رضا المستخدمين
الاتجاهات الحديثة والتوجهات المستقبلية
- الذكاء الهجين: مزج التعلم الآلي والتحسين وردود فعل البشر.
- نماذج الانتشار والمحولات تضع معايير أداء جديدة.
- مجالات التركيز:
- قابلية التفسير والتحكم من قبل المستخدم
- بيئات التكيف الحية
- الذكاء الاصطناعي كعامل مشارك في سير العمل المهني
الخلاصة
على مدار العقد الماضي، تطورت الذكاء الاصطناعي في التصميم الداخلي وتحسين تخطيط المنازل الذكية من الأتمتة الأساسية إلى التعاون الذكي. وتشمل الاتجاهات الرئيسية ما يلي:
- نماذج تصميم قائمة على البيانات ومدربة على مجموعات بيانات واسعة النطاق
- التعلم المعزز لتحسين التخطيط التسلسلي
- دمج ملاحظات المستخدمين وبيانات المنزل الذكي
- أدوات التصور المدعومة بواسطة GANs ونماذج الانتشار
- التركيز المتزايد على القيم الإنسانية والأخلاق وقابلية الاستخدام
يعد التقاء التعلم العميق والتحسين والمعرفة المعمارية لحظة تحولية لمستقبل البيئات الداخلية.