■ 崔 哲 CUI Zhe 郭 昱 GUO Yu 石本晃之 Ishimoto Teruyuki
在中日等國,老齡化是一個(gè)很大的社會(huì)問題。截至2019年底,全球65歲以上人口比例已達(dá)9%,中國為10%,日本為28%。據(jù)估計(jì),到2050年,全世界65歲以上人口的比例將達(dá)到15.9%,2100年將達(dá)到22.6%[1]。隨著老齡化率的不斷提高,對(duì)養(yǎng)老機(jī)構(gòu)的需求也在不斷增加。因此,養(yǎng)老機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)面臨高速度和高質(zhì)量的巨大挑戰(zhàn),急需拓展新的可能性。
作為大數(shù)據(jù)時(shí)代的產(chǎn)物,AI具有準(zhǔn)確感知、學(xué)習(xí)、記憶、分析和決策的能力,這給建筑設(shè)計(jì)帶來了新的機(jī)遇。Luisa Gama Caldas等人利用遺傳算法對(duì)窗戶的元素進(jìn)行設(shè)計(jì),并對(duì)熱環(huán)境和光照環(huán)境進(jìn)行評(píng)估以找到最佳值[2];Makoto等人提出了一種優(yōu)化客廳、廚房、衛(wèi)生間和臥室布局的算法[3];Naoto MURAOKA[4]、Shinichiro IWATA[5]和Eichi KUWAKAWA[6]等人研究了優(yōu)化建筑平面圖的遺傳算法。本文探索并確立了讓AI根據(jù)現(xiàn)有平面圖來學(xué)習(xí)養(yǎng)老設(shè)施內(nèi)空間設(shè)計(jì)的方法,經(jīng)過學(xué)習(xí)的AI可以根據(jù)給定的建筑輪廓和建筑朝向,輸出合理的內(nèi)部空間排布。輸出的平面不僅有各個(gè)功能空間和走道空間,還有服務(wù)空間和開放空間,如樓梯、公共衛(wèi)生間、庭院等。研究的最終目的是使機(jī)器可以進(jìn)行輔助設(shè)計(jì),為設(shè)計(jì)者提供恰當(dāng)?shù)膮⒖挤桨浮?/p>
首先,將交給AI學(xué)習(xí)的建筑案例限定在已建成并運(yùn)行良好的養(yǎng)老院建筑的范圍內(nèi),以排除學(xué)習(xí)到不合理設(shè)計(jì)的可能性。然后,確定學(xué)習(xí)范圍,建筑設(shè)計(jì)的第一步是場(chǎng)地設(shè)計(jì)和規(guī)劃,但場(chǎng)地設(shè)計(jì)往往需要考慮氣候、環(huán)境、人文等諸多因素,因?yàn)榻ㄖ煹闹饔^思想很強(qiáng),評(píng)價(jià)依據(jù)眾多。在場(chǎng)地設(shè)計(jì)中,每一個(gè)案例都有不同的側(cè)重點(diǎn),這給AI學(xué)習(xí)帶來了巨大的困難。因此,僅將建筑輪廓內(nèi)的部分作為設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)范圍,評(píng)價(jià)依據(jù)是空間組織的合理性,從而幫助建筑師更好地進(jìn)行場(chǎng)地設(shè)計(jì)。最后,確定AI學(xué)習(xí)方法的總體方向:根據(jù)圖像的掃描和識(shí)別進(jìn)行學(xué)習(xí),利用十六進(jìn)制顏色來區(qū)分每個(gè)方案中的不同空間和構(gòu)件,并根據(jù)顏色識(shí)別來學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)。
學(xué)習(xí)過程如圖1所示:①樣本圖轉(zhuǎn)換:將建筑平面圖上的設(shè)計(jì)元素仔細(xì)分類并賦予不同的顏色,原始平面圖被轉(zhuǎn)換成了彩色的分類圖像,將此圖像作為“設(shè)計(jì)結(jié)果圖”。同時(shí),準(zhǔn)備一張同樣大小的描繪設(shè)計(jì)范圍的圖,將此圖像作為“設(shè)計(jì)條件圖”;由一張“設(shè)計(jì)結(jié)果圖”與一張“設(shè)計(jì)條件圖”組成了一組樣本圖;②輸入樣本圖:將轉(zhuǎn)換好成對(duì)的樣本圖作為學(xué)習(xí)材料輸入到系統(tǒng)中;③AI的深度學(xué)習(xí);④輸入一個(gè)設(shè)計(jì)條件圖;⑤AI設(shè)計(jì);⑥輸出“AI設(shè)計(jì)圖”;⑦建筑師對(duì)AI設(shè)計(jì)圖進(jìn)行合理性評(píng)價(jià),合理則執(zhí)行步驟?,不合理則執(zhí)行步驟⑧;⑧修改學(xué)習(xí)方法;⑨修改學(xué)習(xí)程序;⑩修改樣本圖;?重新學(xué)習(xí)樣本圖,并返回步驟④;?將“AI設(shè)計(jì)圖”作為最終設(shè)計(jì)圖紙輸出。依照此步驟,逐步完善空間分類方法與AI學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的算法。
圖1 AI學(xué)習(xí)的流程圖
為了將平面圖轉(zhuǎn)換為能夠被AI識(shí)別的顏色信息,需要將復(fù)雜的原始藍(lán)圖進(jìn)行要素的分類簡(jiǎn)化。經(jīng)過多輪修改后,確立了7大類、23小類要素,包括19類空間和4類分隔。給每個(gè)要素賦予特定的顏色,具體分類及著色方法如表1所示。第1類空間是老年人生活必需的房間,包括:臥室、活動(dòng)室、餐廳、訓(xùn)練室等,這些空間是以老年人為中心的,稱為“老年人房間”。第2類空間是與水相關(guān)的房間,稱為“水設(shè)施房間”,包括:衛(wèi)生間、淋浴間、更衣間等。第3類空間是供老年人家屬使用的房間,稱為“家庭房間”,包括:用于家屬探視的會(huì)客室、用于家屬學(xué)習(xí)照料的學(xué)習(xí)室、用于老年人與家人小聚的家庭活動(dòng)室。第4類空間是護(hù)理人員及管理人員使用的房間,稱為“工作房間”,包括:準(zhǔn)備間、辦公室、儲(chǔ)藏間、安靈室等。第5類空間是“交通空間”,即連接各個(gè)房間的空間,包括:入口空間、走廊、垂直交通等。第6類空間是“外部空間”,分為可以通行或停留的硬質(zhì)地面和不可通行或停留的綠化、水面等。第7類是“建筑分隔”,將其分為外墻、內(nèi)墻、門和窗。
簡(jiǎn)化建筑平面圖的關(guān)鍵是設(shè)計(jì)元素的提?。航ㄖ矫鎴D包含了很多室內(nèi)細(xì)節(jié),如家具布局、地面鋪裝等,這些細(xì)節(jié)也是設(shè)計(jì)的一部分,但不包括在建筑空間組合的初始設(shè)計(jì)中。因此,分類時(shí)忽略了室內(nèi)設(shè)計(jì)的信息,只根據(jù)建筑師設(shè)計(jì)的房間使用功能進(jìn)行分類。除了考慮空間的功能性,還需要考慮人員的移動(dòng)路線和視線。因此,將門窗、外墻和內(nèi)墻,以及走廊和電梯均劃分為不同的類別。原始平面圖和轉(zhuǎn)換后的分類圖像如圖2所示。
表1 空間分類表
圖2 平面圖
為了防止AI學(xué)習(xí)時(shí)混淆建筑物的大小和朝向,在制作樣本圖像時(shí)統(tǒng)一了各建筑物的大小和方位信息。每幅樣圖按以下規(guī)則制作:比例統(tǒng)一為1:100;方向統(tǒng)一為上北下南;多層建筑以圖紙左上角為原點(diǎn),各樓層相對(duì)于原點(diǎn)的位置相同。將每個(gè)圖像的尺寸、分辨率統(tǒng)一為1 024×1 024、200dpi,格式統(tǒng)一為JPEG。
AI學(xué)習(xí)使用條件生成網(wǎng)絡(luò)(cGANs),包含生成器和鑒別器。在此基礎(chǔ)上,使用在圖像分割領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用的u-net13算法,對(duì)生成器的結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)。使用cGAN的步驟為:①將設(shè)計(jì)條件的圖像輸入到生成器中,生成相應(yīng)的“AI設(shè)計(jì)結(jié)果”,匹配這兩個(gè)圖像并賦值“0”;②匹配樣本圖中的兩個(gè)圖像并賦值“1”;③使用鑒別器區(qū)分“0”和“1”,在重復(fù)之后,生成器將不斷生成更高精度的“AI設(shè)計(jì)結(jié)果”,直到鑒別器無法區(qū)分“0”和“1”之間的差異,輸出最終的“AI設(shè)計(jì)結(jié)果”,AI完成建筑圖紙的學(xué)習(xí)和設(shè)計(jì)。在上述過程中,通過設(shè)置目標(biāo)函數(shù),使發(fā)生器產(chǎn)生的損耗值最小,鑒別器的損耗值最大,從而使生成的圖像和學(xué)習(xí)的圖像相同。
試運(yùn)行第一次,將描繪建筑外輪廓的圖紙作為“設(shè)計(jì)條件圖”,分類圖像作為“設(shè)計(jì)結(jié)果圖”,匹配以上兩圖像作為AI學(xué)習(xí)的樣本圖。將另一“設(shè)計(jì)條件圖”輸入電腦,使AI進(jìn)行設(shè)計(jì)并輸出結(jié)果(圖3)。對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),發(fā)現(xiàn)以下問題:①在設(shè)計(jì)條件中指定的外墻外側(cè)分布著浴室、工作室等室內(nèi)空間;②樣本圖的分類圖上表示設(shè)計(jì)范圍以外的白色區(qū)域被當(dāng)成了空間的一部分,所以輸出的分類圖中,外墻的內(nèi)側(cè)也有白色。根據(jù)上述問題,描繪建筑外輪廓的圖紙不能清晰地表現(xiàn)出設(shè)計(jì)范圍,樣本圖中的“設(shè)計(jì)條件圖”需要修改。
圖3 第一次運(yùn)行與結(jié)果示意圖
試運(yùn)行第二次,使用范圍圖代替輪廓圖,即涂黑與分類圖彩色部分相對(duì)應(yīng)的部分,作為“設(shè)計(jì)范圍圖像”。分類圖保留,將學(xué)習(xí)范圍設(shè)置為分類圖中與范圍圖像的黑色部分相對(duì)應(yīng)的一部分(圖4)。結(jié)果表明,第二次運(yùn)行解決了第一次試運(yùn)行中存在的問題。
圖4 第二次運(yùn)行與結(jié)果示意圖
試運(yùn)行第三次,采用第二次的樣本圖制作方法,將樣本數(shù)量增加至2對(duì),檢驗(yàn)樣本數(shù)量對(duì)AI設(shè)計(jì)結(jié)果的影響(圖5)。對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)結(jié)果有以下變化:①在建筑輪廓線外可以看到少量的顏色分布,是學(xué)習(xí)多幅圖紙所產(chǎn)生的信息噪聲;②與試行2結(jié)果相比,顏色分布更清晰,顏色邊界更接近直線,能反映出每個(gè)空間的大?。虎凵杀硎緣Φ暮诰€,而表示窗或門的灰線沒有生成。庭院的形狀比試行2的庭院形狀更復(fù)雜,因?yàn)槭艿搅瞬煌瑯颖緢D像形狀的影響。
圖5 第三次運(yùn)行及結(jié)果示意圖
本研究提出了AI學(xué)習(xí)建筑設(shè)計(jì)的可能性,發(fā)現(xiàn)了AI可以通過分類和色彩識(shí)別來學(xué)習(xí)復(fù)雜建筑空間的圖紙。根據(jù)上述試行結(jié)果明確了以下內(nèi)容:①將平面圖通過空間分類轉(zhuǎn)換成顏色信息后,可以交給AI學(xué)習(xí)。②使用坐標(biāo)一一對(duì)應(yīng)的范圍圖和分類圖來限定要學(xué)習(xí)的設(shè)計(jì)范圍是可行的。③增加樣本的實(shí)例數(shù)量可以改善AI“設(shè)計(jì)”的精度。
未來的實(shí)用化研究還有以下幾點(diǎn)注意事項(xiàng):因被學(xué)習(xí)的事例數(shù)小,所以設(shè)計(jì)時(shí)受到所使用的設(shè)計(jì)圖的影響較大,因此,有必要找出最合適的事例數(shù);空間界限的表現(xiàn)方法只根據(jù)內(nèi)外墻壁的不同、墻壁的存在與否、通行與否來規(guī)定,所以,不能反映豐富的建筑空間,如:通高、坡屋頂?shù)?;只在學(xué)習(xí)中利用了平面圖,所以,不能獲取依賴于高度方向的空間表現(xiàn)等;由于AI的輸入輸出只能利用JPEG的圖像形式,不能依靠CAD、BIM等軟件,這樣就只能依靠統(tǒng)一圖形比例來學(xué)習(xí)尺度感,不能適用所有規(guī)模的建筑。
(致謝:對(duì)南京航空航天大學(xué)萬程研究室的學(xué)生們就AI處理給予的幫助表示感謝。)