Wprowadzenie
W ciągu ostatniej dekady sztuczna inteligencja (AI) znalazła coraz szersze zastosowanie w projektowaniu wnętrz architektonicznych i optymalizacji układu inteligentnych domów. Planowanie przestrzeni wewnętrznej — określanie rozmieszczenia pomieszczeń, mebli i funkcji — jest złożonym problemem ze względu na swój kombinatoryczny charakter oraz konieczność zrównoważenia estetyki, funkcjonalności i preferencji użytkowników.
Tradycyjnie architekci polegali na doświadczeniu, praktycznych zasadach i iteracyjnym ręcznym dostosowywaniu układów. Ostatnie postępy w dziedzinie uczenia maszynowego, widzenia komputerowego, projektowania generatywnego i algorytmów optymalizacyjnych umożliwiły bardziej zautomatyzowane i inteligentne procesy projektowania.
W niniejszym przeglądzie przedstawiono najważniejsze osiągnięcia, metody i trendy w latach 2015–2025, koncentrując się na badaniach naukowych.
Wczesne podstawy (podejścia oparte na wiedzy)
- Wczesne systemy były w dużej mierze oparte na regułach lub optymalizacji.
- Kluczowe metody: spełnianie ograniczeń, symulowane wyżarzanie, algorytmy genetyczne.
- Merrell et al. (2011): interaktywne narzędzie do aranżacji mebli wykorzystujące reguły projektowe.
- Yu i in. (2011): automatyczny układ mebli z wykorzystaniem wyszukiwania stochastycznego.
- Wyzwania: trudności w dostosowaniu się do nowych stylów i kodowaniu złożonych reguł.
Rozwój projektowania opartego na danych (2015–2020)
– Przejście od modeli opartych na regułach do modeli opartych na danych. – Modele uczenia maszynowego zaczęły uczyć się na podstawie dużych zbiorów danych dotyczących projektów. – Najważniejsze zmiany:
- Sieci CNN wykorzystywane do analizowania i klasyfikowania planów pięter oraz stylów wnętrz.
- Zbiór danych RPLAN umożliwił szkolenie modeli neuronowych w celu generowania układów.
- HouseGAN (2019–2020): wykorzystanie sieci GAN do generowania pełnych układów mieszkań na podstawie szkiców.
- LayoutGAN i modele oparte na transformatorach zastosowane do generowania sekwencyjnych układów.
- Zalety: zwiększony realizm i szybkość; automatyczne przyswajanie zasad projektowania.
- Wady: charakter czarnej skrzynki, ograniczona kontrola.
Przełomowe osiągnięcia w dziedzinie projektowania generatywnego i wizualizacji
– skupienie się na syntezie mebli i scen wnętrz w 2D i 3D. – kluczowe modele: – SG-Net, ATISS (2020–2021): wykorzystanie modeli VAE i transformatorów do tworzenia układów pomieszczeń 3D.
- Zbiór danych 3D-FRONT (2021): >18 000 pomieszczeń z meblami i semantyką.
- SceneHGN: nauczone hierarchiczne reprezentacje scen.
- Sztuczna inteligencja oparta na obrazach:
- GAN i modele dyfuzyjne (np. Stable Diffusion) wykorzystane do renderowania stylu i fotorealistycznych pomysłów projektowych.
- Tanasra et al. (2023): wykorzystano GAN do automatycznego rozmieszczania mebli w pustych układach.
- Sztuczna inteligencja zaczęła wspierać kreatywność i tworzenie pomysłów w procesach projektowych.
Uczenie się przez wzmocnienie i optymalizacja układu (2020–2025)
- Planowanie powierzchni jako sekwencyjne zadanie decyzyjne.
- SpaceLayoutGym (2024): środowisko RL do podziału pomieszczeń i optymalizacji.
- Agenci PPO i DQN nauczyli się optymalizować ograniczenia i cyrkulację.
- Wielopodmiotowe RL (2025): agenci współpracowali w celu przypisania pomieszczeń, dostosowania rozmiarów i optymalizacji funkcji.
- Struktura Haisor (2024): zapewniła nawigację, komfort i dostępność dla ludzi w rozmieszczeniu mebli.
- IGA+DE (2025): hybrydowy ewolucyjno-interaktywny optymalizator układu z 95% wykorzystaniem przestrzeni.
Projektowanie zorientowane na użytkownika i integracja z inteligentnym domem
– Od statycznego projektowania do dynamicznych, spersonalizowanych systemów układów. – Wykorzystane platformy współprojektowania człowiek–AI:
- Wprowadzanie szkiców
- Słowa kluczowe stylu
- Komunikaty w języku naturalnym
- Sztuczna inteligencja stała się interaktywnym asystentem, a nie zamiennikiem.
- Integracja z czujnikami inteligentnego domu: – Układy dostosowywane na podstawie ruchów i zachowań użytkownika. – Wykorzystywane do opieki nad osobami starszymi, zapobiegania upadkom, efektywności energetycznej. – Etyczna i zorientowana na człowieka sztuczna inteligencja: – Przejrzystość, wyjaśnialność, kwestie dostępności. – Sztuczna inteligencja dostosowana do celów i wartości użytkownika.
Zbiory danych i frameworki
- RPLAN, 3D-FRONT, SUNCG, LIFULL Home: niezbędne zbiory danych.
- Frameworki open source:
- SpaceLayoutGym dla RL
- Narzędzia branżowe: PlanFinder, Finch3D
- Metryki oceny:
- Wykorzystanie przestrzeni
- Dokładność wykresu sąsiedztwa
- Efektywność cyrkulacji
- Wyniki satysfakcji użytkowników
Najnowsze trendy i kierunki rozwoju
- Inteligencja hybrydowa: połączenie uczenia maszynowego, optymalizacji i informacji zwrotnych od ludzi.
- Modele dyfuzyjne i transformatory wyznaczają nowe standardy wydajności.
- Obszary zainteresowania:
- Wyjaśnialność i kontrola użytkownika
- Środowiska adaptacyjne na żywo
- Sztuczna inteligencja jako współtwórca w profesjonalnych procesach roboczych
Wnioski
W ciągu ostatniej dekady sztuczna inteligencja w projektowaniu wnętrz i optymalizacji układu inteligentnych domów ewoluowała od podstawowej automatyzacji do inteligentnej współpracy. Najważniejsze trendy to:
- Modele projektowe oparte na danych, szkolone na dużych zbiorach danych
- Uczenie się przez wzmocnienie w celu sekwencyjnego udoskonalania układu
- Integracja opinii użytkowników i danych dotyczących inteligentnych domów
- Narzędzia wizualizacyjne oparte na modelach GAN i modelach dyfuzyjnych
- Rosnący nacisk na wartości ludzkie, etykę i użyteczność
Połączenie głębokiego uczenia się, optymalizacji i wiedzy architektonicznej stanowi przełomowy moment dla przyszłości wnętrz.