Generative AI는 꽤 유행어이지만, 그것이 유행이라는 것을 의미하지는 않습니다. 건축 및 엔지니어링 부문은 잘 묶인 문제를 해결하기 위해 더 많은 솔루션을 사용할 수 있게 됨에 따라 이 기술을 더 빨리 채택할 것입니다 – 3D 객체를 건물 요소 및 엔지니어링 시스템 클래스로 분류하는 것과 같습니다. 그렇다면 BricsCAD®에서 Generative AI를 사용하는 방법과 이유는 무엇입니까?
Bricsys에서 우리는 Generative AI 모델을 사용하여 사용자의 설계 워크플로우 속도를 높이고 창의성을 발휘할 수 있는 시간을 제공합니다. 우리는 BricsCAD 솔루션에 더 많은 가치를 추가할 제품 개발에 AI를 사용하고 있습니다.
소프트웨어 제품 개발은 신중하게 고려된 단계가 필요한 꾸준한 프로세스입니다. BricsCAD를 개발할 때 우리의 첫 번째 원칙은 동급 최고의 CAD 솔루션을 제공하기 위해 혁신을 계속하는 것입니다. 이어서 우리가 활용하는 기술은 사용자의 생산성 향상에 중점을 둡니다 – 이러한 지침 아이디어는 BricsCAD에서 Generative AI 개발을 시작하도록 이끌었습니다.
Generative AI 모델 구축 – 잘 고려되고 복잡하지 않습니다.
성공적인 Generative AI 모델을 구축하려면 먼저 잘 정의된 문제와 명확한 실행 계획이 필요하며 "이 문제를 해결하기 위해 정말 AI를 사용해야 합니까?"라는 질문을 해야 합니다. 예를 들어, 문제를 휴리스틱 방식으로 결정할 수 있는 경우 AI 모델이 항상 최선의 방법은 아닐 수 있으며 보다 간단한 솔루션을 사용할 수 있습니다.
AI 모델이 최상의 솔루션이라는 것을 확인한 후에는 기존 제품을 구매하고 교육하는 것이 다음 단계입니다. 하지만 문제를 해결할 수 있는 모델이 시장에 없다면 어떻게 될까요? 글쎄, 당신은 당신 자신의 것을 만들 수 있습니다.
접근할 때 지나치게 열성적이지 않도록 주의해야 할 것입니다 - 전체 프로세스가 지나치게 복잡해질 위험이 있습니다 – 따라서 간단하게 해주세요. 올바른 모델 기능을 정의하고 학습 데이터를 준비하면 대부분의 개발 시간이 사용됩니다. Bricsys에서는 이것이 BricsCAD에서 AI 개발에 접근하는 방식입니다.
BIMIFY: "dumb" 3D 모델에서 2D 계획 및 청사진을 생성하는 프로세스 간소화
계약자가 건설을 시작하려면 설계자는 배관 및 배선 사양이 포함된 평면도의 여러 2D 도면을 생성하여 제공해야 합니다. Bricsys에서는 BricsCAD BIM 에서 Generative AI를 사용하여 3D 모델을 기반으로 하는 2D 계획 및 청사진 제작 속도를 높입니다. BIMIFY 기능은 BricsCAD가 사용자를 위해 자동으로 모델을 개선할 수 있도록 사전 분류된 솔리드 3D 모델의 글로벌 데이터 세트에서 훈련된 생산성 도구인 이 가속화된 워크플로우의 핵심입니다.
BricsCAD에서 BIMIFY는 건물의 "dumb" 3D 모델을 해석하고 BIM 데이터로 형상을 보강합니다. 이는 3D 개체를 건축, 기계 및 구조 건물 요소 클래스로 분리하여 달성됩니다. "보강된" 3D 모델을 기반으로 다양한 계획을 자동으로 생성할 수 있으며 3D 구성 요소의 분류를 사용하여 3D 모델에서 생성된 2D 도면을 사용자 정의할 수 있습니다.
BricsCAD BIM의 형식화된 평면도 기능을 사용하여 사용자는 예를 들어 구조 벽은 구조 도면에만 나타나고 HVAC 요소는 기계 도면에만 표시되도록 사용자 정의 규칙을 설정할 수 있습니다. BricsCAD는 모든 관련 개체를 포함하여 이러한 사용자 정의 규칙을 사용하여 원본 2D 도면을 생성합니다. 3D CAD 프로그램을 기반으로 모든 구성 요소가 포함된 건물 설계를 모델링하는 건축가의 경우 BIMIFY를 사용하면 지오메트리 우선 접근 방식을 취하고 나머지는 소프트웨어가 처리하도록 할 수 있습니다.
AI의 잠재력: BricsCAD에서 성능 기반 설계 지원
Generative AI는 더 이상 초기 기술이 아니며 기업들은 이제 초기 제품 제안을 생성하거나 초기 제품 설계를 개선하거나 운영 효율성을 높이기 위해 업계 전반에 걸쳐 이를 채택하고 있습니다. 우리는 사용자의 문제를 해결하기 위해 Generative AI를 구현하고 있으며 Generative AI 모델이 제품의 성능 기반 설계를 개선하는데 도움이 되는 두 가지 사용 사례를 발견했습니다.
빠른 규정 준수 검사
방 및 건물 설계가 건물 접근성, 비상구 및 환기와 같은 특정 건강 및 안전 법규 또는 코드를 충족해야 하는 경우 규칙 대 모델 생성기는 건축가와 설계자가 규칙을 신속하게 확인하는데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 요구 사항에 대한 설계 사양을 생성 모델에 입력할 수 있으므로 모델은 예를 들어 지정된 코드를 충족하는 기존 도면에서 평면도를 생성하기 위해 프롬프트 문자 지침으로 규칙을 사용합니다.
지속 가능한 건물 설계
규칙 검사 프로세스는 건물의 설계를 향상시키기 위해 모델에 지시할 수 있는 규칙 세트를 포함하도록 확장할 수 있습니다. 예를 들어 건물의 각 방에 얼마나 많은 직사광선이 필요한지에 대한 데이터로 모델을 훈련했다고 가정합니다. 이 경우 모델은 보다 에너지 효율적인 난방 및 냉방 구성을 생성할 수 있습니다. 또는 모델은 주변 소음 수준에 대한 데이터가 제공될 때 필요한 방음 재료를 레이어링하는 설계를 생성할 수 있습니다. 지속 가능성에 대한 요구가 증가함에 따라 Generative AI의 올바른 사용은 지속 가능한 건물의 설계를 발전시키는데 필수적인 도구가 될 것입니다.
CAD에서 AI에 대한 현재의 과제
CAD 개발에서 AI를 사용하는 것은 그 자체로 일련의 과제를 제시합니다. 한 가지 장애물은 AI 지원 CAD 시스템이 아직 NLP 모델을 기반으로 하지 않기 때문에 현재 상대적으로 경직되어 있다는 것입니다. Generative AI 모델이 자연어 지침을 이해하도록 교육하여 이러한 시스템의 접근성을 높이려면 이 시점에서 기술 작업을 수행해야 합니다.
또 다른 중요한 장벽은 설계 전문가가 AI 기술을 채택하는데 저항한다는 것입니다. 일부의 경우 AI가 창의적인 프로세스를 방해하거나 대체한다는 아이디어가 억제되고 있습니다. 직관적이지 않을 수 있지만 Generative AI와 같은 기술은 산업 설계자와 건축가의 창의성을 높일 수 있는 기회를 제공합니다. 규칙 검사 및 빠른 이미지 생성과 같은 기계적인 프로세스를 설계 작업에 구축하면 설계자가 창의력을 실험하고 발휘할 시간을 얻을 수 있습니다 – 중복된 창작 프로세스가 아닌 향상된 프로세스의 이점을 얻습니다.
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