.png)
Hiện tại, các KTS đang phân tích và đưa ra các phương án, giải pháp thiết kế, trí tuệ nhân tạo giúp mô phỏng lại trên môi trường giả lập và đưa cho chúng ta nhiều tùy chọn khác nhau. Chúng vẫn chưa thực sự hoàn hảo, nhưng có một điều chắc chắn là chúng đang học thêm mỗi ngày. Dưới đây là một số ví dụ về việc AI đang tác động sâu rộng đến ngành Kiến trúc – Xây dựng trên thế giới.
Tự động hóa sẽ thay thế các KTS?
Theo công bố của dự án Future of Jobs, trong giai đoạn 5 năm, từ 2015 – 2020, các công việc liên quan đến máy móc, tính toán, Kiến trúc và Xây dựng vẫn giữ mức “tăng trưởng vững chắc”. Nguyên nhân đến từ sự tăng trưởng của tầng lớp trung lưu ở các thị trường mới nổi, biến đổi khí hậu, phổ biến kỹ thuật in 3D, biến động địa chính trị cùng các yếu tố khác.
Mặt khác, theo tờ Telegraph, ước tính khả năng có thể tự động hóa của hơn 700 công việc từ một nghiên cứu của Đại học Oxford được công bố vào năm 2013: Kiến trúc là một trong những công việc có tỷ lệ thay thế thấp nhất (1,8%), cùng với công việc nhà tạo mẫu (2,1%), kỹ sư hàng không vũ trụ (1,7%), giám tuyển (0,7%) nhà vi sinh vật (1,2%), thiết kế sân khấu (1%), nhà nhân chủng học (0,8%) và biên đạo múa (0,4%).
Tự động hóa và trí tuệ nhân tạo, trong thời gian này, sẽ không thay thế được các KTS, nhưng không có nghĩa là Kiến trúc không trải qua những chuyển đổi sâu sắc trong quá trình làm việc: các phần mềm đã làm được rất nhiều công việc và cho phép tối ưu hóa đối với Văn phòng Kiến trúc, có nghĩa là cần ít KTS hơn mà vẫn có thể xử lý các dự án phức tạp hơn. Mặt khác, sự bão hòa của thị trường lao động đã thúc đẩy hàng nghìn KTS tận dụng những kỹ năng đã học để chuyển qua các chuyên ngành khác. Thực tế ảo, in 3D,… đang ngày càng phổ biến trong ngành Kiến trúc – Xây dựng.
Vậy, những công việc khó thay thế nhất có điểm gì chung? Nhiều trong số đó yêu cầu mức độ tương tác cao giữa người với người và có tỷ lệ thấp các hoạt động lặp đi lặp lại trong ngày. David J. Deming, một giáo sư tại Trường Harvard, người đã làm qua nhiều công việc từ năm 1980 đến năm 2012, cho biết: “Những nhân viên có kỹ năng tính toán logic, kỹ năng giao tiếp, đồng cảm và làm việc nhóm sẽ có nhiều cơ hội hơn”.
Một nghiên cứu gần đây của Đại học College London (UCL) và Đại học Bangor cho thấy rằng các nhà điêu khắc, KTS và họa sĩ “các tác phẩm của họ là quá trình lý luận, sắp xếp có hệ thống các suy nghĩ, tư tưởng, cảm xúc cá nhân để ra kết quả chứ không chỉ đơn thuần là công việc lặp đi lặp lại”. Đó là sự khác nhau giữa chúng ta với máy móc.
Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ tùy chỉnh mặt bằng không gian
Văn phòng Kiến trúc Wallgren Arkitekter và công ty Xây dựng Thụy Điển BOX Bygg đã tạo ra một công cụ có tên là Finch, nó có thể tạo ra các mặt bằng phù hợp khi bạn tùy chỉnh kích thước và khi không gian có những mặt hạn chế.
Công cụ này giúp các KTS hiểu được những hạn chế và tiềm năng của không gian trong giai đoạn đầu của quá trình thiết kế. Finch ra mắt vào năm 2020 dưới dạng plug-in cho công cụ lập trình trực quan Grasshopper trong phần mềm đồ họa máy tính 3D Rhino.
Công cụ thiết kế tham số này sử dụng dữ liệu về kích thước của tòa nhà và các tiêu chuẩn thiết kế và quy hoạch của địa phương để tạo ra một mặt bằng tối ưu.
Wallgren chia sẻ thêm: “Nó tạo ra các phương án dựa trên một loạt các quy tắc thiết kế để đảm bảo không gian hoạt động như ý”.
Trí tuệ nhân tạo giúp tự động hóa quy trình thiết kế nhà
Một start có tên Higharc đã đặt ra vấn đề “Liệu những ngôi nhà có cần thuê KTS thiết kế nữa hay không?”. Công ty đặt mục tiêu làm cho bất kỳ ai cũng có thể thiết kế những ngôi nhà phù hợp với nhu cầu cá nhân bằng cách tự động hóa quy trình thiết kế nhà và tùy chỉnh trực tuyến bằng những cú nhấp chuột.
Công ty lấy dữ liệu GIS để người dùng có thể chọn các lô đất từ Google Maps. Phần mềm sử dụng các nguồn dữ liệu công khai và một chương trình có tên là Mapbox để thu thập dữ liệu về địa hình, đồng thời nó cũng sử dụng dữ liệu mã xây dựng từ Hội đồng Mã quốc tế (International Code Council). Từ đó, người dùng có thể test xem ngôi nhà mới của mình có hợp với lô đất hay không? Có thể tùy chọn số phòng ngủ, kích thước phòng hoặc thẩm mỹ. Ứng dụng cho phép người dùng chỉ cần kéo và thả các phòng từ menu. Thuật toán còn có thể tính giá vật tư, nhân công tại địa phương.
Trí tuệ nhân tạo có thể học các phong cách thiết kế khác nhau
Tại Harvard, có một dự án sử dụng AI để khám phá tương lai của thiết kế, khi máy móc có thể học và thiết kế theo các phong cách khác nhau. Họ xây dựng toàn bộ phương pháp luận bằng cách sử dụng Mạng thần kinh (GAN – Generative Adversarial Neural Networks).
Trọng tâm của dự án là GAN. Chúng được làm từ hai mô hình chính, Generator và Discriminator (*tạm dịch là đề xuất và phản biện liên tục để có kết quả tốt nhất). GAN tận dụng vòng lặp phản hồi giữa cả hai mô hình để tinh chỉnh khả năng tạo ra các hình ảnh có liên quan đến phong cách thiết kế đó. Quá trình liên tục thu thập dữ liệu, kiểm chứng, phản biện để cung cấp đầu ra chất lượng.
Dự án nhằm hỗ trợ KTS trong việc tạo ra bố cục mặt bằng và đồ nội thất trong không gian được mạch lạc, và cuối cùng là tập hợp lại tất cả các căn hộ và chọn ra cái tối ưu.
