บทนำ
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ถูกนำมาใช้มากขึ้นในด้านการออกแบบภายในสถาปัตยกรรมและการปรับปรุงการจัดวางบ้านอัจฉริยะในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา การวางแผนพื้นที่ภายใน—การกำหนดการจัดวางห้อง, เฟอร์นิเจอร์, และฟังก์ชัน—เป็นปัญหาที่ซับซ้อนเนื่องจากลักษณะการรวมกันของปัจจัยและความจำเป็นในการสร้างสมดุลระหว่างความสวยงาม, ความสามารถในการใช้งาน, และความชอบของผู้ใช้
ตามประเพณี สถาปนิกพึ่งพาประสบการณ์ กฎเกณฑ์ทั่วไป และการปรับแต่งแบบแปลนด้วยมือซ้ำๆ เป็นหลัก ความก้าวหน้าล่าสุดในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การออกแบบเชิงสร้างสรรค์ และอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ ได้ทำให้กระบวนการออกแบบเป็นไปโดยอัตโนมัติและมีความชาญฉลาดมากขึ้น
บทวิจารณ์นี้เน้นย้ำถึงพัฒนาการหลัก วิธีการ และแนวโน้มตั้งแต่ปี 2015 ถึง 2025 โดยมุ่งเน้นที่งานวิจัยทางวิชาการ
รากฐานเบื้องต้น (แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยความรู้)
- ระบบในยุคแรกส่วนใหญ่ใช้กฎเกณฑ์หรือการเพิ่มประสิทธิภาพเป็นหลัก
- วิธีการสำคัญ: การตอบสนองข้อจำกัด, การหลอมละลายจำลอง, อัลกอริทึมพันธุกรรม
- Merrell และคณะ (2011): เครื่องมือจัดวางเฟอร์นิเจอร์แบบโต้ตอบโดยใช้กฎการออกแบบ
- Yu และคณะ (2011): การจัดวางเฟอร์นิเจอร์อัตโนมัติด้วยการค้นหาแบบสุ่ม
- ความท้าทาย: ความยากในการปรับให้เข้ากับสไตล์ใหม่และการเข้ารหัสกฎที่ซับซ้อน
การเพิ่มขึ้นของการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (2015–2020)
- การเปลี่ยนจากโมเดลที่อิงกฎเกณฑ์ไปสู่โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเริ่มเรียนรู้จากชุดข้อมูลการออกแบบขนาดใหญ่
- พัฒนาการสำคัญ:
- CNNs ถูกใช้เพื่อวิเคราะห์และจำแนกประเภทแปลนห้องและสไตล์การตกแต่งภายใน
- ชุดข้อมูล RPLAN ช่วยให้การฝึกฝนโมเดลประสาทเทียมสามารถสร้างผังห้องได้
- HouseGAN (2019–2020): ใช้ GANs เพื่อสร้างผังห้องอพาร์ตเมนต์เต็มรูปแบบจากภาพร่าง
- การประยุกต์ใช้แบบจำลอง LayoutGAN และแบบจำลองที่ใช้ตัวแปลงสัญญาณสำหรับการสร้างเลย์เอาต์แบบลำดับ
- ข้อดี: ความสมจริงและความเร็วที่เพิ่มขึ้น; สามารถเรียนรู้หลักการออกแบบได้โดยอัตโนมัติ
- ข้อเสีย: ลักษณะที่เป็นกล่องดำ, การควบคุมที่จำกัด
ความก้าวหน้าในการออกแบบเชิงสร้างสรรค์และการสร้างภาพ
- เน้นการสังเคราะห์เฟอร์นิเจอร์และฉากภายในใน 2D และ 3D
- แบบจำลองหลัก:
- SG-Net, ATISS (2020–2021): ใช้ VAEs และ transformers สำหรับการจัดวางห้อง 3D
- ชุดข้อมูล 3D-FRONT (2021): >18,000 ห้องพร้อมเฟอร์นิเจอร์และข้อมูลเชิงความหมาย
- SceneHGN: เรียนรู้การแสดงผลฉากแบบลำดับชั้น
- AI ที่ใช้ภาพเป็นพื้นฐาน:
- GANs และแบบจำลองการกระจาย (เช่น Stable Diffusion) ใช้สำหรับการสร้างสไตล์และการออกแบบที่สมจริง
- Tanasra และคณะ (2023): ใช้ GANs เพื่อวางเฟอร์นิเจอร์ในเลย์เอาต์ที่ว่างเปล่าโดยอัตโนมัติ
- AI เริ่มสนับสนุนความคิดสร้างสรรค์และการคิดค้นไอเดียในกระบวนการออกแบบ
การเรียนรู้แบบเสริมแรงและการปรับแต่งรูปแบบ (2020–2025)
- การวางแผนพื้นที่ในฐานะงานตัดสินใจแบบลำดับ
- SpaceLayoutGym (2024): สภาพแวดล้อม RL สำหรับการแบ่งห้องและการปรับแต่งรูปแบบ
- ตัวแทน PPO และ DQN เรียนรู้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับข้อจำกัดและการหมุนเวียน
- การเรียนรู้แบบหลายตัวแทน (2025): ตัวแทนร่วมมือกันในการจัดสรรห้อง ปรับขนาด และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
- กรอบงาน Haisor (2024): รับประกันการนำทางของมนุษย์ ความสะดวกสบาย และการเข้าถึงในการจัดวางเฟอร์นิเจอร์
- IGA+DE (2025): ตัวปรับแต่งเลย์เอาต์แบบไฮบริดเชิงวิวัฒนาการเชิงโต้ตอบที่มีการใช้พื้นที่ 95%
การออกแบบที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลางและการผสานระบบบ้านอัจฉริยะ
- จากระบบออกแบบแบบคงที่สู่ระบบการจัดวางแบบไดนามิกและปรับแต่งตามบุคคล
- แพลตฟอร์มการออกแบบร่วมระหว่างมนุษย์กับปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้:
- ข้อมูลนำเข้าแบบร่าง
- คำสำคัญด้านสไตล์
- คำกระตุ้นด้วยภาษาธรรมชาติ
- AI กลายเป็นผู้ช่วยเชิงโต้ตอบมากกว่าการทดแทน
- การผสานรวมกับเซ็นเซอร์บ้านอัจฉริยะ:
- ปรับเลย์เอาต์ตามการเคลื่อนไหวและพฤติกรรมของผู้ใช้
- ใช้สำหรับการดูแลผู้สูงอายุ การป้องกันการหกล้ม และประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
- AI ที่มีจริยธรรมและมุ่งเน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง
- ความโปร่งใส ความสามารถในการอธิบายได้ และการเข้าถึงได้
- AI ที่สอดคล้องกับเป้าหมายและค่านิยมของผู้ใช้
ชุดข้อมูลและเฟรมเวิร์ก
- RPLAN, 3D-FRONT, SUNCG, LIFULL Home: ชุดข้อมูลที่จำเป็น
- เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส:
- SpaceLayoutGym สำหรับ RL
- เครื่องมืออุตสาหกรรม: PlanFinder, Finch3D
- ตัวชี้วัดการประเมิน:
- การใช้พื้นที่
- ความแม่นยำของกราฟความใกล้ชิด
- ประสิทธิภาพการหมุนเวียน
- คะแนนความพึงพอใจของผู้ใช้
แนวโน้มล่าสุดและทิศทางในอนาคต
- ปัญญาแบบผสมผสาน: การผสมผสานการเรียนรู้ของเครื่อง การเพิ่มประสิทธิภาพ และข้อเสนอแนะจากมนุษย์
- แบบจำลองการแพร่กระจายและทรานส์ฟอร์มเมอร์กำลังสร้างมาตรฐานประสิทธิภาพใหม่
- พื้นที่มุ่งเน้น:
- ความสามารถในการอธิบายและการควบคุมของผู้ใช้
- สภาพแวดล้อมที่ปรับตัวได้แบบเรียลไทม์
- AI ในฐานะผู้ร่วมสร้างสรรค์ในกระบวนการทำงานระดับมืออาชีพ
สรุป
ตลอดทศวรรษที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในด้านการออกแบบภายในและการจัดวางบ้านอัจฉริยะได้พัฒนาจากระบบอัตโนมัติพื้นฐานไปสู่การร่วมมืออย่างชาญฉลาด แนวโน้มสำคัญได้แก่:
- แบบจำลองการออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- การเรียนรู้เชิงเสริมแรงสำหรับการปรับปรุงการจัดวางลำดับ
- การผสานรวมข้อมูลป้อนกลับจากผู้ใช้และข้อมูลบ้านอัจฉริยะ
- เครื่องมือการแสดงภาพที่ขับเคลื่อนด้วย GANs และแบบจำลองการกระจาย
- การให้ความสำคัญเพิ่มขึ้นต่อคุณค่าของมนุษย์, จริยธรรม, และการใช้งาน
การบรรจบกันของระบบเรียนรู้เชิงลึก, การเพิ่มประสิทธิภาพ, และความรู้ทางสถาปัตยกรรม เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญสำหรับอนาคตของสภาพแวดล้อมภายใน