Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được áp dụng ngày càng rộng rãi trong thiết kế nội thất kiến trúc và tối ưu hóa bố trí không gian nhà thông minh trong thập kỷ qua. Quy hoạch không gian nội thất—xác định cách bố trí các phòng, đồ nội thất và chức năng—là một vấn đề phức tạp do tính chất kết hợp của nó và nhu cầu cân bằng giữa thẩm mỹ, tính năng và sở thích của người dùng.
Theo truyền thống, các kiến trúc sư thường dựa vào kinh nghiệm, các quy tắc kinh nghiệm và việc điều chỉnh thủ công lặp đi lặp lại các bố cục. Những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực học máy, thị giác máy tính, thiết kế sinh thành và các thuật toán tối ưu hóa đã cho phép các quy trình thiết kế tự động và thông minh hơn.
Bài đánh giá này nhấn mạnh các phát triển quan trọng, phương pháp và xu hướng từ năm 2015 đến 2025, tập trung vào nghiên cứu học thuật.
Nền tảng ban đầu (Các phương pháp dựa trên kiến thức)
- Các hệ thống ban đầu chủ yếu dựa trên quy tắc hoặc tối ưu hóa.
- Các phương pháp chính: thỏa mãn ràng buộc, làm mát mô phỏng, thuật toán di truyền.
- Merrell et al. (2011): công cụ sắp xếp nội thất tương tác sử dụng quy tắc thiết kế.
- Yu et al. (2011): bố trí nội thất tự động bằng tìm kiếm ngẫu nhiên.
- Thách thức: khó thích ứng với phong cách mới và mã hóa các quy tắc phức tạp.
Sự trỗi dậy của Thiết kế Dựa trên Dữ liệu (2015–2020)
- Chuyển đổi từ mô hình dựa trên quy tắc sang mô hình dựa trên dữ liệu.
- Các mô hình học máy bắt đầu học từ các tập dữ liệu thiết kế lớn.
- Các phát triển chính:
- Mạng nơ-ron convolutional (CNN) được sử dụng để phân tích và phân loại bản vẽ mặt bằng và phong cách nội thất.
- Bộ dữ liệu RPLAN cho phép đào tạo các mô hình thần kinh để tạo ra bố cục.
- HouseGAN (2019–2020): Sử dụng mạng đối nghịch (GAN) để tạo ra bố cục căn hộ hoàn chỉnh từ bản vẽ phác thảo.
- LayoutGAN và các mô hình dựa trên transformer được áp dụng cho việc tạo bố cục theo thứ tự.
- Ưu điểm: tăng tính thực tế và tốc độ; tự động học các nguyên tắc thiết kế.
- Nhược điểm: tính chất hộp đen, khả năng kiểm soát hạn chế.
Những đột phá trong Thiết kế Sinh học và Hình ảnh Hóa
- Tập trung vào tổng hợp cảnh nội thất và đồ nội thất trong 2D và 3D.
- Các mô hình chính:
- SG-Net, ATISS (2020–2021): sử dụng VAEs và transformers cho bố cục phòng 3D.
- Bộ dữ liệu 3D-FRONT (2021): >18.000 phòng với nội thất và ngữ nghĩa.
- SceneHGN: học các biểu diễn cảnh phân cấp.
- Trí tuệ nhân tạo dựa trên hình ảnh:
- Sử dụng GANs và mô hình khuếch tán (ví dụ: Stable Diffusion) cho việc tái tạo phong cách và ý tưởng thiết kế chân thực.
- Tanasra et al. (2023): Sử dụng GANs để tự động đặt đồ nội thất trong các bố cục trống.
- AI bắt đầu hỗ trợ sự sáng tạo và phát triển ý tưởng trong quy trình làm việc thiết kế.
Học tăng cường và tối ưu hóa bố trí (2020–2025)
- Bố trí sàn như một tác vụ ra quyết định tuần tự.
- SpaceLayoutGym (2024): Môi trường học tăng cường cho việc chia phòng và tối ưu hóa.
- Các tác nhân PPO và DQN được huấn luyện để tối ưu hóa theo các ràng buộc và lưu thông.
- Học máy tăng cường đa tác nhân (2025): các tác nhân hợp tác để phân bổ phòng, điều chỉnh kích thước và tối ưu hóa chức năng.
- Khung Haisor (2024): đảm bảo khả năng di chuyển, thoải mái và tiếp cận của con người trong việc bố trí nội thất.
- IGA+DE (2025): tối ưu hóa bố trí lai giữa tiến hóa và tương tác với 95% sử dụng không gian.
Thiết kế tập trung vào người dùng và tích hợp nhà thông minh
- Từ thiết kế tĩnh sang hệ thống bố cục động, cá nhân hóa.
- Các nền tảng thiết kế chung giữa con người và AI được sử dụng:
- Nhập liệu bằng phác thảo
- Từ khóa phong cách
- Lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên
- AI trở thành trợ lý tương tác thay vì thay thế.
- Tích hợp với cảm biến nhà thông minh:
- Bố cục được điều chỉnh dựa trên chuyển động và hành vi của người dùng.
- Sử dụng cho chăm sóc người cao tuổi, phòng ngừa té ngã, tiết kiệm năng lượng.
- Trí tuệ nhân tạo (AI) đạo đức và lấy con người làm trung tâm:
- Xem xét tính minh bạch, khả năng giải thích và khả năng tiếp cận.
- AI được điều chỉnh phù hợp với mục tiêu và giá trị của người dùng.
Bộ dữ liệu và Khung công cụ
- RPLAN, 3D-FRONT, SUNCG, LIFULL Home: các bộ dữ liệu thiết yếu.
- Khung công cụ mã nguồn mở:
- SpaceLayoutGym cho RL
- Công cụ ngành: PlanFinder, Finch3D
- Chỉ số đánh giá:
- Hiệu suất sử dụng không gian
- Độ chính xác của đồ thị lân cận
- Hiệu quả lưu thông
- Điểm hài lòng của người dùng
Xu hướng gần đây và hướng phát triển tương lai
- Trí tuệ lai: kết hợp học máy, tối ưu hóa và phản hồi của con người.
- Các mô hình khuếch tán và transformer đang thiết lập các tiêu chuẩn hiệu suất mới.
- Các lĩnh vực tập trung:
- Khả năng giải thích và kiểm soát của người dùng
- Môi trường thích ứng thời gian thực
- Trí tuệ nhân tạo (AI) như một đối tác sáng tạo trong quy trình làm việc chuyên nghiệp
Kết luận
Trong thập kỷ qua, trí tuệ nhân tạo (AI) trong thiết kế nội thất và tối ưu hóa bố trí nhà thông minh đã phát triển từ tự động hóa cơ bản sang hợp tác thông minh. Các xu hướng chính bao gồm:
- Các mô hình thiết kế dựa trên dữ liệu được đào tạo trên tập dữ liệu quy mô lớn
- Học tăng cường cho việc tinh chỉnh bố cục tuần tự
- Tích hợp phản hồi của người dùng và dữ liệu nhà thông minh
- Công cụ trực quan hóa được hỗ trợ bởi GANs và mô hình khuếch tán
- Sự chú trọng ngày càng tăng vào giá trị con người, đạo đức và tính thân thiện với người dùng
Sự kết hợp giữa học sâu, tối ưu hóa và kiến thức về kiến trúc đánh dấu một bước ngoặt quan trọng cho tương lai của không gian nội thất.