Введение
В последнее десятилетие искусственный интеллект (ИИ) все чаще применяется в архитектурном дизайне интерьеров и оптимизации планировки умных домов. Планирование внутреннего пространства — определение расположения комнат, мебели и функций — является сложной задачей из-за ее комбинаторного характера и необходимости балансировать эстетику, функциональность и предпочтения пользователей.
Традиционно архитекторы полагались на опыт, эмпирические правила и итеративную ручную настройку макетов. Недавние достижения в области машинного обучения, компьютерного зрения, генеративного проектирования и алгоритмов оптимизации позволили сделать процессы проектирования более автоматизированными и интеллектуальными.
В этом обзоре освещаются ключевые события, методы и тенденции с 2015 по 2025 год с упором на академические исследования.
Ранние основы (подходы, основанные на знаниях)
- Ранние системы в основном были основанны на правилах или оптимизации.
- Ключевые методы: удовлетворение ограничений, имитация отжига, генетические алгоритмы.
- Merrell et al. (2011): интерактивный инструмент для расстановки мебели с использованием правил дизайна.
- Yu et al. (2011): автоматическая расстановка мебели с помощью стохастического поиска.
- Проблемы: сложность адаптации к новым стилям и кодирование сложных правил.
Возникновение дизайна на основе данных (2015–2020)
- Переход от моделей, основанных на правилах, к моделям, основанным на данных.
- Модели машинного обучения начали учиться на больших наборах данных по дизайну.
- Основные разработки:
- CNN использовались для анализа и классификации планов этажей и стилей интерьера.
- Набор данных RPLAN позволил обучить нейронные модели генерации макетов.
- HouseGAN (2019–2020): использовал GAN для генерации полных макетов квартир по эскизам.
- LayoutGAN и модели на основе трансформеров, применяемые для последовательного создания макетов.
- Плюсы: повышенная реалистичность и скорость; автоматическое изучение принципов дизайна.
- Минусы: «черный ящик», ограниченная управляемость.
Прорывы в области генеративного дизайна и визуализации
- Фокус на синтезе мебели и интерьеров в 2D и 3D.
- Ключевые модели:
- SG-Net, ATISS (2020–2021): использование VAE и трансформеров для 3D-планировок помещений.
- Набор данных 3D-FRONT (2021): >18 000 комнат с мебелью и семантикой.
- SceneHGN: обученные иерархические представления сцен.
- ИИ на основе изображений:
- GAN и диффузионные модели (например, Stable Diffusion) использовались для рендеринга стиля и фотореалистичных дизайнерских идей.
- Tanasra et al. (2023): использовали GAN для автоматического размещения мебели в пустых планировках.
- ИИ начал поддерживать креативность и идеацию в дизайнерских рабочих процессах.
Обучение с подкреплением и оптимизация планировки (2020–2025)
- Планировка помещений как задача последовательного принятия решений.
- SpaceLayoutGym (2024): среда RL для разделения и оптимизации помещений.
- Агенты PPO и DQN научились оптимизировать ограничения и циркуляцию.
- Мультиагентное RL (2025): агенты сотрудничали, чтобы распределять комнаты, корректировать размеры, оптимизировать функции.
- Фреймворк Haisor (2024): обеспечивал навигацию человека, комфорт и доступность при размещении мебели.
- IGA+DE (2025): гибридный эволюционно-интерактивный оптимизатор планировки с 95% использованием пространства.
Ориентированный на пользователя дизайн и интеграция с умным домом
- От статического дизайна к динамичным, персонализированным системам макетирования.
- Используемые платформы совместного проектирования человека и ИИ:
- Ввод эскизов
- Ключевые слова стиля
- Подсказки на естественном языке
- ИИ стал интерактивным помощником, а не заменой.
- Интеграция с датчиками умного дома:
- Макеты, настраиваемые на основе движений и поведения пользователя.
- Используется для ухода за пожилыми людьми, предотвращения падений, повышения энергоэффективности.
- Этичный и ориентированный на человека ИИ:
- Прозрачность, объясняемость, доступность.
- ИИ, согласованный с целями и ценностями пользователя.
Наборы данных и фреймворки
- RPLAN, 3D-FRONT, SUNCG, LIFULL Home: основные наборы данных.
- Фреймворки с открытым исходным кодом:
- SpaceLayoutGym для RL
- Промышленные инструменты: PlanFinder, Finch3D
- Показатели оценки:
- Использование пространства
- Точность графа смежности
- Эффективность циркуляции
- Оценки удовлетворенности пользователей
Последние тенденции и будущие направления
- Гибридный интеллект: сочетание машинного обучения, оптимизации и обратной связи с человеком.
- Диффузионные модели и трансформеры устанавливают новые стандарты производительности.
- Основные области:
- Понятность и контроль со стороны пользователя
- Адаптивные среды в реальном времени
- ИИ как соавтор в профессиональных рабочих процессах
Вывод
За последнее десятилетие искусственный интеллект в области дизайна интерьеров и оптимизации планировки умных домов эволюционировал от базовой автоматизации до интеллектуального сотрудничества. Ключевые тенденции включают:
- Модели проектирования на основе данных, обученные на крупномасштабных наборах данных
- Обучение с подкреплением для последовательной оптимизации макета
- Интеграция отзывов пользователей и данных умного дома
- Инструменты визуализации на основе GAN и диффузионных моделей
- Растущий акцент на человеческие ценности, этику и удобство использования
Слияние глубокого обучения, оптимизации и архитектурных знаний знаменует собой переломный момент для будущего интерьерных сред.