ジェネレーティブAIはかなりバズワードになっていますが、だからといって流行り廃りがあるわけではありません。建築やエンジニアリングの分野では、ニッチな問題を解決するソリューションが増えるため、この技術がより早く採用されるでしょう – 3Dオブジェクトを建築要素や工学系クラスに分類するようなものです。では、BricsCAD®でジェネレーティブAIをどのようにして使用しているのでしょうか。
Bricsysでは、ジェネレーティブAIモデルを使用して、ユーザーの設計ワークフローをスピードアップし、創造性のための時間を取り戻しています。私たちは、AIが理にかなっており、BricsCADソリューションにさらに多くの価値を付加する製品開発にAIを使用しています。
ソフトウェア製品開発は、慎重に検討されたステップを必要とする着実なプロセスです。BricsCADを開発するとき、私たちの最初の原則は、クラス最高のCADソリューションを提供するために革新を続けることです。そして私たちが利用するテクノロジーは、ユーザーの生産性の向上に焦点を当てています–このような考えから、BricsCADでジェネレーティブAIの開発を開始しました。
ジェネレーティブAIモデルの構築–よく考えられ、複雑ではありません。
ジェネレーティブAIモデルを成功させるには、まず明確に定義された問題と明確なアクションプランが必要であり、「これを解決するためにAIを使用する必要があるのか」という質問をする必要があります。例えば、ある問題が発見的な方法で判断できる場合、AIモデルが必ずしも最善の方法とは限らず、もっと簡単な解決策があるのではないでしょうか。
AI モデルが最適なソリューションであることを確認したら、既存の製品を購入してトレーニングすることが次のステップです。しかし、問題を解決するためのモデルが市場にない場合はどうでしょうか?まあ、あなたはあなた自身のものを作ることができます。
アプローチに熱心になりすぎないように注意する必要があります–プロセス全体を過度に複雑にするリスクがあります–ということで、シンプルに。正しいモデルの特徴を定義し、トレーニングデータを準備することが、開発時間の大部分を占めるはずです。Bricsysでは、このようにBricsCADのAI開発に取り組んでいます。
BIMIFY :「無口な」3Dモデルから2D計画と設計図を作成するプロセスを合理化
業者が建築を始めるには、デザイナーが配管や配線の仕様も含めた平面図を何枚も作成し、納品しなければなりません。Bricsysでは、 BricsCAD BIM でジェネレーティブAIを使用して、2Dモデルに基づく3D計画と青図の作成を高速化しています。BIMIFY機能は 、この加速されたワークフローの中核をなすもので、あらかじめ分類されたソリッド3Dモデルのグローバルデータセットで訓練された生産性ツールで、BricsCADがユーザーのために自動的にモデルを改良することを可能にします。
BricsCADでは、BIMIFYは建物の「無口な」3Dモデルを解釈し、BIMデータでジオメトリを充実させます。これは、3D オブジェクトを建築、機械、および構造建築要素クラスに分離することによって実現されます。また、「充実した」3Dモデルに基づいて異なるプランを自動生成し、3Dコンポーネントの分類を利用して、3Dモデルから生成される2D図面をカスタマイズすることができます。
BricsCAD BIMのTyped Plan機能を使用すると、例えば、構造壁は構造図にのみ表示し、機械設備要素は設備図にのみ表示するように、ユーザーがカスタマイズしたルールを設定することができます。BricsCADは、関連するすべてのオブジェクトを含む、これらのカスタマイズされたルールを使用して、元の2D図面を生成します。BIMIFYを使用すると、3D CADプログラムで作成してすべてのコンポーネントを備えた建物設計をモデル化できるため、ユーザーはジオメトリファーストのアプローチを取り、残りはソフトウェアに任せることができます。
AIの可能性: BricsCADで性能に応じた設計を支援する。
ジェネレーティブAI はもはや初期のテクノロジーではなく、企業は現在、初期の製品提供の作成、初期製品設計の改善、または運用効率の向上のために、業界全体でジェネレーティブAIを採用しています。私たちはユーザーの問題を解決するためにジェネレーティブAIを実装しており、ジェネレーティブAIモデルが製品のパフォーマンスベースの設計の改善に役立つ2つのユースケースを発見しました。
迅速なコンプライアンスチェック
部屋や建物の設計が、建物のアクセシビリティ、非常口、換気など、特定の健康と安全に関する法律や規範を満たす必要がある場合、ルールからモデルへのジェネレーターは、建築家や設計者がルールをすばやく確認するのに役立ちます。これらの要件に対する設計仕様を生成モデルに入力することで、モデルはそのルールをプロンプトテキストとして使用し、例えば既存の図面から指定されたコードを満たす間取りを生成することができるようになります。
持続可能な建築設計
ルール チェック プロセスは、建物の設計を強化するようにモデルに指示できるルールのセットを含むように拡張できます。たとえば、建物内の各部屋に当たる直射日光の量に関するデータを使用してモデルをトレーニングするとします。この場合、モデルはよりエネルギー効率の高い暖房および空調構成を作成できます。または、モデルでは、周囲の騒音レベルに関するデータが提供されたときに、必要な防音材を重ねる設計を作成できます。持続可能性に対する需要が高まるにつれ、ジェネレーティブAIの正しい使用は、持続可能な建物の設計を促進するための重要なツールになる予定です。
CADにおける AI の現在の課題
CAD開発におけるAIの活用には、それなりの課題があります。一つの障害として、AI対応のCADシステムはまだ自然言語処理モデルをベースにしていないため、現状では比較的硬直的であることが挙げられます。自然言語の指示を理解するように生成型AIモデルをトレーニングすることにより、これらのシステムのアクセシビリティを高めるために、この点について技術的な作業を行う必要があります。
もう一つの大きな障壁は、AI技術を採用することに対する設計専門家による抵抗です。一部の人にとっては、AIが創造的なプロセスを妨害したり置き換えたりするという考えが抑止されています。直感に反するかもしれませんが、ジェネレーティブAIのようなテクノロジーは、工業デザイナーや建築家の創造性を高める機会を提供します。ルールチェックや迅速な画像生成などの暗記プロセスをデザイン作業に組み込むことで、デザイナーは創造性を試したり遊んだりする時間を確保し、冗長なクリエイティブプロセスではなく強化されたクリエイティブプロセスのメリットを享受できます。
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