Находясь на данном сайте, вы соглашаетесь с тем, что мы используем файлы cookie в соответствии с нашей политикой их использования. Вы всегда можете отключить файлы cookie в настройках вашего браузера.

6+

6+

Перспективы нейросетей в дизайне подвижного состава

6 октября 2022
Время чтения ~ 3 мин
Директор дизайн-студии 2050.ЛАБ Максим Чащин
Чащин Максим, директор дизайн-студии Национального центра промышленного дизайна и инноваций 2050.ЛАБ
Время чтения ~ 3 мин

Недавно редакция ROLLINGSTOCK провела практический опыт по созданию дизайна высокоскоростных поездов посредством нейросети бота Midjourney. В издании попросили меня рассказать, насколько активно нейросети применяются в промышленном дизайне сегодня.

В нашу сферу нейросети пришли не так давно. Всего несколько лет назад «нейросеть» была чем-то непонятным, но уникальным, технологичным, и при этом притягательным. Хотелось «покрутить, попробовать, что она может».

Дизайнеры не остались в стороне. И сейчас использование нейросети, связи искусственного интеллекта и формы с точки зрения ее восприятия обычными людьми – один из трендов развития современного промышленного дизайна. Технологии несколько лет и ее уже начинают применять в коммерческой деятельности и работе студий.

Главная перспектива и ценность использования нейросети – автоматизация работы дизайнеров, маркетологов, специалистов, которые создают форму продукта и занимаются анализом его оценки потребителями. Другими словами, освобождение креативных специалистов, профессионалов, от рутинного труда. Но не полное переложение ответственности за результат.

В чем суть решения — искусственный интеллект предлагает формы по ключевым параметрам, а дизайнер выбирает то, что лучше отвечает поставленной задаче. Но, конечно, важно обучать нейтронную сеть на реальных и выразительных с точки зрения эстетики формы примерах — тогда она сможет принести реальную пользу отрасли. Человечество малыми шагами, но к этому идет. К примеру, уже есть генерация простых форм в графическом дизайне в автоматическом режиме.

Примеры генерации дизайна высокоскоростных поездов при помощи бота Midjourney Примеры генерации дизайна высокоскоростных поездов при помощи бота Midjourney

Нейросеть можно научить оценивать восприятие дизайна того или иного предмета разными категориями людей (мужчины, женщины, технари, гуманитарии и т.д.) в зависимости от того, как настроен алгоритм. Таким образом, можно собирать уникальные фокус-группы в зависимости от задач дизайнера. И это еще одно из преимуществ технологии. При этом за счет использования искусственного интеллекта мы полностью исключаем субъективность, человеческий фактор.

Сейчас растет качество и скорость обучения нейросетей. И главное здесь — грамотно составленный алгоритм, качественная база данных, созданная дизайнерами.

Кстати, технология и сама влияет на формообразование. И если генеративный дизайн с его оптимизацией топологии «вернул» бионические формы в дизайн и архитектуру, то нейросети обязательно повлияют на эстетику завтрашнего дня, предложив неожиданные решения.

Нейросеть в промышленном дизайне можно сравнить с воспитанием ребенка. Его можно обучить, нарастить базу для более сложных объектов, контролировать. Сейчас это применимо для ранних этапов проектирования, где есть возможности для взаимного вдохновения. Посмотреть, как работает нейросеть, добавить что-то свое и получится что-то уникальное. Круто, быстро и попадая в целевую аудиторию.

Кстати, если мы производим продукт методом аддитивных технологий, то существует хороший шанс трансформации и масштабируемости работы дизайнеров. Нейросеть может делать простые операции и предметы в зависимости от предпочтений аудитории. Для студий — это окно возможностей для того, чтобы начать развивать бизнес вне зависимости от заказчиков и выйти на конечного потребителя.

Автор: Максим Чащин, директор дизайн-студии Национального центра промышленного дизайна и инноваций 2050.ЛАБ