Introdução
A inteligência artificial (IA) tem sido cada vez mais aplicada ao design de interiores arquitetónico e à otimização do layout de casas inteligentes na última década. O planeamento do espaço interior — determinar a disposição das divisões, do mobiliário e das funções — é um problema complexo devido à sua natureza combinatória e à necessidade de equilibrar a estética, a funcionalidade e as preferências do utilizador.
Tradicionalmente, os arquitetos confiavam na experiência, nas regras empíricas e nos ajustes manuais iterativos dos layouts. Os recentes avanços em aprendizagem automática, visão computacional, design generativo e algoritmos de otimização permitiram processos de design mais automatizados e inteligentes.
Esta análise destaca os principais desenvolvimentos, métodos e tendências de 2015 a 2025, com foco na investigação académica.
Fundamentos iniciais (abordagens baseadas no conhecimento)
- Os sistemas iniciais eram, em grande parte, baseados em regras ou otimização.
- Métodos principais: satisfação de restrições, recozimento simulado, algoritmos genéticos.
- Merrell et al. (2011): ferramenta interativa de disposição de móveis usando regras de design.
- Yu et al. (2011): disposição automática de móveis com pesquisa estocástica.
- Desafios: dificuldade em se adaptar a novos estilos e codificar regras complexas.
Ascensão do design orientado por dados (2015–2020)
- Mudança de modelos baseados em regras para modelos orientados por dados.
- Os modelos de aprendizagem automática começaram a aprender a partir de grandes conjuntos de dados de design.
- Principais desenvolvimentos:
- CNNs usados para analisar e classificar plantas baixas e estilos de interiores.
- Conjunto de dados RPLAN permitiu o treinamento de modelos neurais para gerar layouts.
- HouseGAN (2019–2020): usou GANs para gerar layouts completos de apartamentos a partir de esboços.
- LayoutGAN e modelos baseados em transformadores aplicados para geração sequencial de layouts.
- Prós: maior realismo e velocidade; princípios de design aprendidos automaticamente.
- Contras: natureza de caixa preta, controlabilidade limitada.
Avanços no design generativo e na visualização
- Foco na síntese de mobiliário e cenários interiores em 2D e 3D.
- Modelos principais:
- SG-Net, ATISS (2020–2021): utilizou VAEs e transformadores para layouts de salas em 3D.
- Conjunto de dados 3D-FRONT (2021): >18.000 salas com mobiliário e semântica.
- SceneHGN: representações hierárquicas de cenas aprendidas.
- IA baseada em imagens:
- GANs e modelos de difusão (por exemplo, Stable Diffusion) usados para renderização de estilo e ideias de design fotorrealistas.
- Tanasra et al. (2023): usou GANs para colocar automaticamente móveis em layouts vazios.
- A IA começou a apoiar a criatividade e a ideação em fluxos de trabalho de design.
Aprendizagem por reforço e otimização de layout (2020–2025)
- Planejamento de piso como uma tarefa de tomada de decisão sequencial.
- SpaceLayoutGym (2024): ambiente RL para subdivisão e otimização de salas.
- Os agentes PPO e DQN aprenderam a otimizar restrições e circulação.
- RL multiagente (2025): os agentes colaboraram para atribuir salas, ajustar tamanhos e otimizar funções.
- Estrutura Haisor (2024): garantiu a navegação humana, o conforto e a acessibilidade na disposição do mobiliário.
- IGA+DE (2025): otimizador de layout híbrido evolutivo-interativo com 95% de utilização do espaço.
Design centrado no utilizador e integração em casas inteligentes
- De design estático a sistemas de layout dinâmicos e personalizados.
- Plataformas de co-design humano-IA utilizadas:
- Entradas de esboço
- Palavras-chave de estilo
- Prompts de linguagem natural
- A IA tornou-se um assistente interativo, em vez de um substituto.
- Integração com sensores domésticos inteligentes:
- Layouts ajustados com base no movimento e comportamento do utilizador.
- Utilizado para cuidados a idosos, prevenção de quedas, eficiência energética.
- IA ética e centrada no ser humano:
- Considerações de transparência, explicabilidade e acessibilidade.
- IA alinhada com os objetivos e valores do utilizador.
Conjuntos de dados e estruturas
- RPLAN, 3D-FRONT, SUNCG, LIFULL Home: conjuntos de dados essenciais.
- Estruturas de código aberto:
- SpaceLayoutGym para RL
- Ferramentas industriais: PlanFinder, Finch3D
- Métricas de avaliação:
- Utilização do espaço
- Precisão do gráfico de adjacência
- Eficiência de circulação
- Pontuação de satisfação do utilizador
Tendências recentes e direções futuras
- Inteligência híbrida: combinação de aprendizagem automática, otimização e feedback humano.
- Modelos de difusão e transformadores estão a estabelecer novos padrões de desempenho.
- Áreas de foco:
- Explicabilidade e controlo do utilizador
- Ambientes adaptativos ao vivo
- IA como co-criadora em fluxos de trabalho profissionais
Conclusão
Ao longo da última década, a IA no design de interiores e na otimização do layout de casas inteligentes evoluiu da automação básica para a colaboração inteligente. As principais tendências incluem:
- Modelos de design baseados em dados treinados em conjuntos de dados em grande escala
- Aprendizagem por reforço para refinamento sequencial do layout
- Integração do feedback do utilizador e dados de casas inteligentes
- Ferramentas de visualização alimentadas por GANs e modelos de difusão
- Ênfase crescente nos valores humanos, ética e usabilidade
A convergência entre deep learning, otimização e conhecimento arquitetónico marca um momento transformador para o futuro dos ambientes interiores.