KI-Tools für Architekten und Planer: Wie neuronale Netze die Arbeit erleichtern

Künstliche Intelligenz (KI) verändert Planungsansätze rasch, auch im Bereich des modellbasierten Systems Engineering (MBSE). Ihre Anwendung eröffnet Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz, Verbesserung der Entwicklungsqualität und Sicherstellung der Nachhaltigkeit erstellter Lösungen.

Von der Skizze zum Konzept: KI für Rendering

Neuronale Netze beschleunigen den Rendering-Prozess erheblich und automatisieren Routineaufgaben. Dies schafft Freiraum für die Generierung neuer Ideen und die Erstellung von "Vorlagen" konzeptioneller Bilder, die als Grundlage oder Referenz für zukünftige Projekte dienen können.

NVIDIA DLSS

Zuvor haben wir einen Artikel über Nvidia Omniverse veröffentlicht, eine Plattform, die kollaboratives Arbeiten und 3D-Inhaltserstellung, Visualisierung virtueller Räume, Interaktion mit dreidimensionalen Modellen und digitalen Kopien von Objekten in Echtzeit ermöglicht.
Dasselbe Unternehmen hat eine andere Software entwickelt - NVIDIA DLSS. Hierbei handelt es sich um eine Bildskalierung, die künstliche Intelligenz nutzt, um die Leistung in grafikintensiven Anwendungen zu verbessern. Dies wird erreicht, indem Bilder in einer niedrigeren Auflösung gerendert werden (was die Bildrate (FPS) erhöht) und dann speziell trainierte KI verwendet wird, um sie mit minimalem Qualitätsverlust auf eine höhere Auflösung zu skalieren. Basierend auf Analysen rekonstruiert das neuronale Netz das Bild und verbessert Details und Texturen, Beleuchtung, Spiegelungen und Schatten.

DALL E / Stable Diffusion

Dies sind künstliche Intelligenzmodelle zur Generierung von Bildern aus Textbeschreibungen, bekannt als "Text-zu-Bild"-Modelle. Diese Modelle helfen dabei, neue Ideen und Inspiration zu generieren, besonders in frühen Planungsphasen, sowie visuelle Prototypen für Präsentationen und Diskussionen zu erstellen. Sie unterscheiden sich nur in ihrer Architektur und Zugänglichkeit.

Verbesserung der Visualisierungsqualität

Pix2Pix

Dieses Modell kann für die Bildtransformation verwendet werden, beispielsweise um Zeichnungen, Skizzen oder 3D-Modelle automatisch in fotorealistische Visualisierungen umzuwandeln.

StyleGAN

Dieses Modell ist auf die Generierung neuer Bilder spezialisiert und ermöglicht die Kontrolle über solche Aspekte wie Texturen, Beleuchtung, Farben und allgemeine Komposition. Der Hauptvorteil ist die Fähigkeit, eine endlose Anzahl einzigartiger und realistischer Bilder mit einem hohen Grad an Stilkontrolle zu erstellen.

GAN (Generative Adversarial Networks)

In der Projektdetaillierungsphase können GANs Materialtexturen (Ziegel, Holz, Metall), Beleuchtung und Schatten in 3D-Modellen verbessern und realistische Details und Unregelmäßigkeiten hinzufügen, die manuell schwer zu modellieren sind.

Architektur von VR- und AR-Umgebungen

Neuronale Netze ermöglichen die Erstellung adaptiver und interaktiver VR/AR-Umgebungen, die auf Benutzeranfragen reagieren, beispielsweise durch Demonstration von Änderungen in der Beleuchtung, Tageszeit oder Wetterbedingungen.

Unity3D / Unreal Engine

Dies sind zwei führende Game Engines, die zunehmend nicht nur für die Erstellung von Spielen, sondern auch für architektonische Visualisierung, Planung und Schulung eingesetzt werden. Ihre Integration mit KI ermöglicht dynamische virtuelle Umgebungen anstelle statischer 3D-Modelle. Man kann Raum-Layouts, Ausbaumaterialien, Beleuchtung, Tageszeit und andere Charakteristiken ändern, während das neuronale Netzwerk automatisch den Rest des Raumes anpasst und optimale Lösungen anbietet.

Automatisierung und Optimierung

GAN (Generative Adversarial Networks)

Diese Art von neuronalem Netzwerk kann große Datenmengen (beispielsweise bestehende Architekturprojekte) analysieren und neue optimierte Versionen erstellen. Eine Anwendungsmöglichkeit liegt in der Analyse der Funktionalität und Bequemlichkeit verschiedener Layouts, wobei Varianten mit optimaler Raumverteilung je nach Zweck des Raumes und den Präferenzen des Kunden und der Benutzer angeboten werden