Úvod
Umělá inteligence (AI) se v posledním desetiletí stále častěji využívá v architektonickém designu interiérů a optimalizaci dispozic inteligentních domácností. Plánování vnitřního prostoru – určování uspořádání místností, nábytku a funkcí – je složitý problém kvůli své kombinatorické povaze a nutnosti vyvážit estetiku, funkčnost a preference uživatelů.
Tradičně se architekti spoléhali na zkušenosti, pravidla založená na praxi a opakované ruční úpravy návrhů. Nedávné pokroky v oblasti strojového učení, počítačového vidění, generativního designu a optimalizačních algoritmů umožnily automatizovanější a inteligentnější procesy navrhování.
Tato recenze zdůrazňuje klíčové vývojové trendy, metody a směry v letech 2015 až 2025 se zaměřením na akademický výzkum.
Počátky (přístupy založené na znalostech)
- Rané systémy byly převážně založeny na pravidlech nebo optimalizaci.
- Klíčové metody: uspokojování omezení, simulované žíhání, genetické algoritmy.
- Merrell et al. (2011): interaktivní nástroj pro uspořádání nábytku využívající pravidla designu.
- Yu et al. (2011): automatické uspořádání nábytku pomocí stochastického vyhledávání.
- Výzvy: obtížné přizpůsobení novým stylům a kódování složitých pravidel.
Vzestup datově řízeného designu (2015–2020)
– Přechod od modelů založených na pravidlech k modelům řízeným daty. – Modely strojového učení začaly učit se z velkých datových sad o designu. – Hlavní vývoj:
- CNN se používaly k analýze a klasifikaci půdorysů a stylů interiérů.
- Datový soubor RPLAN umožnil trénování neuronových modelů pro generování dispozic.
- HouseGAN (2019–2020): používal GAN k generování kompletních dispozic bytů ze skic.
- LayoutGAN a modely založené na transformátorech použité pro sekvenční generování rozvržení.
- Výhody: zvýšený realismus a rychlost; automatické učení se principům designu.
- Nevýhody: povaha černé skříňky, omezená ovladatelnost.
Průlomové objevy v oblasti generativního designu a vizualizace
– Zaměření na syntézu nábytku a interiérových scén ve 2D a 3D. – Klíčové modely: – SG-Net, ATISS (2020–2021): použití VAE a transformátorů pro 3D rozvržení místností.
- Dataset 3D-FRONT (2021): >18 000 místností s nábytkem a sémantikou.
- SceneHGN: naučené hierarchické reprezentace scén.
- AI založená na obrazech:
- GAN a difúzní modely (např. Stable Diffusion) použité pro stylové renderování a fotorealistické návrhové nápady.
- Tanasra et al. (2023): použili GAN k automatickému umístění nábytku do prázdných dispozic.
- AI začala podporovat kreativitu a tvorbu nápadů v návrhových pracovních postupech.
Posilující učení a optimalizace rozvržení (2020–2025)
- Plánování podlahy jako úkol sekvenčního rozhodování.
- SpaceLayoutGym (2024): RL prostředí pro rozdělení a optimalizaci místností.
- Agenti PPO a DQN se naučili optimalizovat omezení a cirkulaci.
- Multi-agent RL (2025): agenti spolupracovali při přidělování místností, úpravách velikostí a optimalizaci funkcí.
- Haisor framework (2024): zajistil lidskou navigaci, pohodlí a přístupnost při umístění nábytku.
- IGA+DE (2025): hybridní evolučně-interaktivní optimalizátor rozvržení s 95% využitím prostoru.
Design zaměřený na uživatele a integrace do inteligentní domácnosti
– Od statického designu k dynamickým, personalizovaným systémům rozvržení. – Použité platformy pro společný design člověka a AI:
- Vstupy skic
- Klíčová slova stylu
- Příkazy v přirozeném jazyce
- AI se stala interaktivním pomocníkem, nikoli náhradou.
- Integrace se senzory chytré domácnosti: – Rozvržení upravené na základě pohybu a chování uživatele. – Používá se pro péči o seniory, prevenci pádů, energetickou účinnost. – Etická a na člověka zaměřená AI: – Transparentnost, vysvětlitelnost, zohlednění přístupnosti. – AI v souladu s cíli a hodnotami uživatele.
Datové sady a rámce
- RPLAN, 3D-FRONT, SUNCG, LIFULL Home: základní datové sady.
- Open-source rámce:
- SpaceLayoutGym pro RL
- Průmyslové nástroje: PlanFinder, Finch3D
- Metriky hodnocení:
- Využití prostoru
- Přesnost sousedního grafu
- Efektivita cirkulace
- Skóre spokojenosti uživatelů
Aktuální trendy a budoucí směry
- Hybridní inteligence: kombinace strojového učení, optimalizace a lidské zpětné vazby.
- Difúzní modely a transformátory stanovují nové výkonnostní standardy.
- Oblasti zájmu:
- Vysvětlitelnost a uživatelská kontrola
- Živá adaptivní prostředí
- AI jako spolutvůrce v profesionálních pracovních postupech
Závěr V uplynulém desetiletí se umělá inteligence v oblasti interiérového designu a optimalizace dispozice chytrých domácností vyvinula od základní automatizace k inteligentní spolupráci. Mezi klíčové trendy patří:
- Datově řízené návrhové modely trénované na rozsáhlých datových souborech
- Posilující učení pro postupné zdokonalování rozvržení
- Integrace zpětné vazby od uživatelů a dat z inteligentních domácností
- Vizualizační nástroje založené na GAN a difúzních modelech
- Rostoucí důraz na lidské hodnoty, etiku a použitelnost
Spojení hlubokého učení, optimalizace a architektonických znalostí představuje přelomový okamžik pro budoucnost interiérových prostředí.