الذكاء الاصطناعي في التصميم المعماري: شريك مبدع أم منافس يتجاوز الخيال؟؟

المقدمة:

لم يعد التصميم المعماري مجرد خيال فنان أو حسابات مهندس، بل أصبح لوحة يرسمها المعماري متسلحاً بامكانيات الذكاء الاصطناعي التي تفوق سرعة تفكيره بمراحل.

الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد تقنيات حديثة في التصميم المعماري مساعدة فحسب، لقد أصبح اليوم شريك في الإبداع، ولا شك أن المهندسين المعماريين الذين يتبنون هذه التقنية سيكونون في طليعة المستقبل المعماري، وهذا يجعلنا أمام تحدٍ في مستقبل بلا حدود.

في عالم يتغير بسرعة، يتصدر الذكاء الاصطناعي المشهد ليكون شريكًا مبدعًا ومساعدًا في تقديم حلول غير مسبوقة. كيف؟ وما الأدوات التي تقود هذا التحول؟ دعونا نستكشف.

الذكاء الاصطناعي والتصميم المعماري؟

التصميم بالذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية متقدمة تستخدم الخوارزميات ونماذج التعلم الآلي لتحليل البيانات، توليد الأفكار، وتحسين العمليات الإبداعية والهندسية.

يسهم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في تسهيل عملية التصميم، تعزيز كفاءتها، وإيجاد حلول مبتكرة ومستدامة لمشاكل معمارية معقدة.

ما هو دور الذكاء الاصطناعي في التصميم المعماري؟؟

التحليل التوقعي وتوليد الأفكار: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل اتجاهات السوق، المناخ، واحتياجات المستخدمين لتقديم تصورات تصميمية دقيقة وفعّالة. ويستخدم أدوات مثل Autodesk Generative Design لتوليد خيارات تصميم متعددة بناءً على معايير معينة مثل المساحة، الميزانية، أو الاستدامة.

التصور الذكي: يساعد AI في إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد واقعية وسيناريوهات محاكاة للحلول التصميمية باستخدام أدوات مثل nTopology وRhino AI ، كما يسمح بتصور التصميم قبل البناء لتحديد المشاكل المحتملة.

تصميم معماري مستدام: يدعم تصميم مبانٍ تعتمد على استهلاك أقل للطاقة باستخدام برامج مثل Sefaira لتحليل استهلاك الطاقة في المباني. ويُستخدم لتطوير حلول صديقة للبيئة في تصميم المدن الذكية والبنية التحتية.

أتمتة العمليات المتكررة: يزيل الحاجة إلى العمليات اليدوية الروتينية من خلال أدوات مثل Grasshopper وDynamo، مما يسمح للمعماريين بالتركيز على الابتكار في الهندسة المعمارية.

محاكاة وتحليل الأداء: يعمل على تحسين أداء المباني من خلال تحليل الضوء، التهوية، والأحمال الهيكلية.

الإبداع المتقدم: أدوات مثل MidJourney وDALL-E تمكن المعماريين من تصور أفكار معمارية فريدة بأسلوب فني غير تقليدي.

هذه الأدوات وغيرها توفر الوقت عبر أتمتة العمليات وتحليل البيانات. وتساعد في تقليل الأخطاء من خلال الحسابات الدقيقة والتحليلات المعمّقة. كما يسهم في تحسين الكفاءة البيئية للمباني. ويفتح أبواباً جديدة للتصميم التجريبي والفني. مما يجعل الذكاء الاصطناعي في التصميم المعماري أحد أهم أدوات التصميم المستقبلية، يقدم إمكانيات غير محدودة لتحويل الأفكار إلى تصاميم مبتكرة وعملية تلبي احتياجات الحاضر والمستقبل.

إمكانيات الذكاء الاصطناعي في الهندسة المعمارية الذكية:

أ. التصميم التوليدي (Generative Design):

التصميم التوليدي ثورة في عالم الإبداع الهندسي، تقنية حديثة تعتمد على الخوارزميات والحسابات الرقمية لتوليد مجموعة واسعة من الحلول التصميمية المبتكرة. بدلاً من تصميم منتج واحد يدويًا، يسمح التصميم التوليدي باستكشاف آلاف الخيارات التصميمية في وقت قصير، مما يفتح آفاقًا جديدة للإبداع والابتكار.

بدايةً تحديد المعايير: يبدأ المصمم بتحديد مجموعة من المعايير والقيود التي يجب أن يستوفيها التصميم النهائي. هذه المعايير قد تشمل: الأداء مثل القوة، الوزن، المرونة، ونوع المواد المستخدمة وتكلفتها. وتقنيات التصنيع المتاحة. بالإضافة إلى الشكل العام والتفاصيل الجمالية.

يتم تطوير خوارزمية حاسوبية تعكس هذه المعايير والقيود. تقوم الخوارزمية بإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد للتصاميم المحتملة بناءً على هذه المعايير. ثم تقيّم التصميمات التي تم توليدها تلقائيًا بناءً على المعايير المحددة. وتصنف هذه التصاميم ويحدد أفضل الحلول التي تحقق التوازن الأمثل بين جميع المعايير.

يمكن للمصمم تعديل المعايير والخوارزمية لتحسين النتائج. يمكن أيضًا دمج المدخلات البشرية في هذه العملية لإضافة لمسة شخصية على التصميم النهائي.

يمكن استخدام التصميم التوليدي لإنشاء هياكل معمارية معقدة وفعالة من حيث الطاقة. كما يمكن استخدامه لتصميم منتجات يومية مثل الكراسي، الأثاث، والأحذية. وقطع الغيار المعقدة باستخدام تقنيات التصنيع الإضافي مثل الطباعة ثلاثية الأبعاد.

يمكن أن تؤدي هذه التقنيات إلى توفير في التكاليف من خلال تقليل استهلاك المواد وتبسيط عمليات التصنيع. كما أنها توفر ميزة التخصيص بحيث يمكن تخصيص التصاميم لتلبية احتياجات المستخدمين الفردية.

من التحديات التي تواجه التصميم التوليدي اليوم، تعقيد الخوارزميات لأنه يتطلب مهارات متقدمة في البرمجة والرياضيات. كما أنه يحتاج قوة حاسوبية عالية قد تتطلبها عمليات المحاكاة والتحليل. ولا يمكننا إغفال صعوبة تقييم الآلاف من التصاميم المولدة فهو أمر صعب ومعقد. وكون تكلفة تبني التصميم التوليدي عالية في بعض الحالات، خاصة للشركات الصغيرة والمتوسطة.

ولا زالت مشكلة حماية الملكية الفكرية في التصميم التوليدي من التحديات المهمة في هذا المجال.

ولكن في الهندسة المعمارية يمكّننا التصميم التوليدي من تصميم هياكل معقدة وخفيفة الوزن. ودراسة تحسين تدفق الهواء والضوء الطبيعي داخل المباني. وإيجاد الحلول للواجهات الزجاجية المعقدة. وكمثال على ذلك مشروع برج Burj Khalifa في دبي، حيث استخدمت خوارزميات التصميم التوليدي لإنشاء شكل المبنى الفريد. (اقرأ المزيد حول مشروع برج خليفة في مقالنا: التصميم الرقمي: مستقبل الهندسة المعمارية بين الإبداع والتكنولوجيا).

البرامج الرائدة في مجال التصميم التوليدي:

توجد العديد من البرامج التي تدعم تقنيات التصميم التوليدي، ولكل منها خصائصه ومجالات تخصصه. من أبرز هذه البرامج:

نظام (nTopology): يُعتبر هذا البرنامج من أوائل البرامج المتخصصة في التصميم التوليدي، ويتميز بمرونة عالية في إنشاء نماذج معقدة. يعمل بشكل مميز مع الطباعة ثلاثية الأبعاد وتكنولوجيا التصنيع الحديث. يوفر أدوات تحليل متكاملة تتيح للمستخدمين اختبار نماذجهم الرقمية قبل عملية التصنيع. مما يتيح تخصيص التصميمات بسهولة بناءً على متطلبات الأداء.

أوتودسك جنيريتيف ديزاين (Autodesk Generative Design): وهو جزء من مجموعة برامج أوتودسك، يمكن للبرنامج إنشاء مجموعة واسعة من البدائل التصميمية في وقت قصير. ويُظهر كل تصميم نقاط القوة والضعف بناءً على المتطلبات. يدعم تقنيات التصنيع التقليدي مثل الصبّ، والتشكيل، وأيضًا التصنيع الإضافي (الطباعة ثلاثية الأبعاد). يتكامل مع برامج Autodesk الأخرى مثل Fusion 360 وInventor. ستمكّن هذه الأداة المصممين من تجاوز القيود التقليدية في التصميم. وتعزيز عمليات التصنيع الأخضر، من خلال تقليل المواد المستخدمة وتحسين كفاءة الإنتاج.

أنسيز سبيسكلايم (ANSYS SpaceClaim): برنامج تصميم هندسي ثلاثي الأبعاد يوفر أدوات قوية وسهلة الاستخدام لتمكين المهندسين من إنشاء وتحرير النماذج الهندسية بسرعة وكفاءة. يعد البرنامج جزءًا من مجموعة منتجات ANSYS الشهيرة، التي تركز على المحاكاة الهندسية وتحليل العناصر المحدودة. وهو يعتمد على تقنية التصميم المباشر، مما يتيح للمستخدمين تعديل النماذج ثلاثية الأبعاد بسهولة من أهم ميزاته الهندسة العكسية (Reverse Engineering) وإدارة التجميعات (Assemblies) المعقدة وتبسيطها لتسهيل التحليل والمحاكاة، ويتميز بتقليل وقت التصميم بنسبة تصل إلى 40% بفضل أدوات التحرير السريع. كما يمكنه التكامل مع برامج ANSYSالأخرى.

ألتير توبولوجي أوبتيميزيشن (Altair Topology Optimization): هي تقنية متقدمة في التصميم الهندسي تعتمد على تحسين الشكل والتصميم بناءً على التحليل الهيكلي والوظيفي. هذه التقنية تُستخدم لتقليل وزن المواد وتحسين الأداء الميكانيكي والهندسي للمنتجات، مع الحفاظ على سلامتها الهيكلية وتحقيق الكفاءة في التصنيع. وتستخدم هذه التقنية كل من شركات: Airbus، و Ford Motors ، و NASA في صناعاتها.

جراسل هوبر (Grasshopper): وهو جزء من برنامج Rhino، ويستخدم لإنشاء خوارزميات معقدة للتصميم التوليدي.

مثال واقعي: الأداة Autodesk Dreamcatcher

في أحد المشاريع الكبرى، تم استخدام Autodesk Dreamcatcher لإعادة تصميم مقاعد مطار سان فرانسيسكو. طلب الفريق تصاميم مستدامة تقلل المواد المستخدمة وتزيد من الراحة. أدخل الفريق معايير التصميم مثل: تحمل الأوزان المختلفة. واستخدام مواد قابلة لإعادة التدوير.

كيف ساعدت الأداة؟

أنتج الذكاء الاصطناعي أكثر من 1000 تصميم محتمل في ساعات، اختار المهندسون التصميم الأكثر توافقًا مع المعايير. فكانت النتيجة تقليل استهلاك المواد بنسبة 40% وخفض التكاليف الإجمالية.

- على الرغم من التحديات، فإن التصميم التوليدي يمثل قفزة نوعية في مجال التصميم الهندسي. ومع استمرار التطور التكنولوجي وزيادة الوعي بأهمية هذه التقنية، من المتوقع أن يشهد التصميم التوليدي نموًا متسارعًا في السنوات القادمة.

ب. تحسين الاستدامة البيئية:

وذلك عن طريق تحليل التأثير البيئي للمباني بأالذكاء الاصطناعي بقدراته الهائلة في معالجة البيانات الضخمة وتحليلها، مما يمثل ثورة في مجال البناء والتشييد. وذلك بعدة تقنيات:

- تقييم دورة حياة المبنى (Life Cycle Assessment): يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل المواد المستخدمة في البناء وتقييم تأثيرها البيئي طوال دورة حياتها، من استخراج المواد الخام إلى التخلص منها. كما يمكن للذكاء الاصطناعي تقدير كمية انبعاثات الكربون الناتجة عن بناء وتشغيل المبنى، مما يساعد في اختيار المواد والتصاميم الأكثر استدامة.

- تحسين كفاءة الطاقة: وذلك بتحليل بيانات المناخ، واستخدام الطاقة، واتجاه الرياح، وغيرها من العوامل المؤثرة على كفاءة الطاقة في المبنى. ومن ثم تصميم أنظمة تكييف ذكية تتكيف مع الظروف البيئية المتغيرة، مما يقلل من استهلاك الطاقة.

- تحسين الإضاءة: تصميم أنظمة إضاءة ذكية تعتمد على الضوء الطبيعي، مما يقلل من الحاجة إلى الإضاءة الاصطناعية.

- إدارة المياه: بتحليل أنماط استهلاك المياه في المبنى واقتراح طرق لتقليل الاستهلاك. وتصميم أنظمة ري ذكية للمناظر الطبيعية، مما يقلل من هدر المياه.

- اختيار الموقع الأمثل: وذلك بتحليل البيانات الجيولوجية والبيئية لتحديد المواقع الأقل عرضة للمخاطر الطبيعية مثل الزلازل والفيضانات. وتقييم التأثير البيئي للموقع المقترح، مثل تأثيره على الحياة البرية والنظم البيئية المحلية.

- تحسين جودة الهواء الداخلي: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل جودة الهواء الداخلي وتحديد مصادر التلوث. وتصميم أنظمة تهوية فعالة تحسن جودة الهواء الداخلي.

تحليل التأثير البيئي للمباني يساعد في تصميم مباني تستهلك طاقة أقل وتنتج انبعاثات كربونية أقل. ويمكن أن يؤدي إلى توفير التكاليف على المدى الطويل من خلال تقليل تكاليف التشغيل والصيانة. كما يساهم في خلق بيئة داخلية صحية وآمنة للمستخدمين. ويساعد في التكيف مع التغيرات المناخية وتقليل التأثير البيئي.

من البرامج الخاصة بتحليل التأثير البيئي للمباني:

برامج تحليل دورة حياة المبنى (LCA): هذه البرامج تحسب التأثير البيئي لمبنى على مدى دورة حياته بأكملها، من استخراج المواد الخام وحتى التخلص منها. أمثلة على هذه البرامج: SimaPro, Gabi, and Umberto. ومع تزايد الطلب على المباني المستدامة، ستصبح هذه الأدوات معيارًا أساسيًا في صناعة البناء.

برامج محاكاة الطاقة: هذه البرامج تحاكي أداء المبنى من حيث استهلاك الطاقة، وتساعد في تحديد التدابير اللازمة لتحسين الكفاءة. أمثلة على هذه البرامج: EnergyPlus, TRNSYS, and IESVE.

برامج تقييم الاستدامة: هذه البرامج تستخدم معايير تقييم الاستدامة مثل LEED أو BREEAM لتقييم أداء المباني من حيث الاستدامة. أمثلة على هذه البرامج: LEED Online, BREEAM Assessment.

برامج تحليل جودة الهواء الداخلي: هذه البرامج تحلل جودة الهواء داخل المباني وتحدد مصادر التلوث. مثل Sefaira.

مثال واقعي: الأداة Sefaira

في مشروع لبناء مدرسة في نيويورك، تم استخدام Sefaira لتحليل تصميم المبنى من حيث: كفاءة استهلاك الطاقة. والتهوية الطبيعية. والإضاءة النهارية.

كيف ساعدت الأداة؟

أظهر التحليل أن إضافة نوافذ أطول يزيد من الضوء الطبيعي بنسبة 30%. ، اقترحت الأداة تغييرات بسيطة مثل تغيير زاوية المبنى بنسبة 15 درجة لتحسين تدفق الهواء. فكانت النتيجة توفير 20% من تكاليف الكهرباء وخفض الانبعاثات الكربونية.

ج. تصور ثلاثي الأبعاد وتحليل البيانات:

يشهد مجال التصوير ثلاثي الأبعاد وتحليل البيانات تطوراً ملحوظاً بفضل التقدمات المتسارعة في مجال الذكاء الاصطناعي. يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً محورياً في تحسين كفاءة ودقة هذه العمليات، وفتح آفاق جديدة للتطبيقات في مختلف المجالات.

إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد: من خلال توليد نماذج ثلاثية الأبعاد بشكل تلقائي من صور ثنائية الأبعاد أو حتى من وصف نصي. وكذلك تحسين جودة النماذج ثلاثية الأبعاد القائمة باستخدام تقنيات التعلم الآلي، مثل إزالة الضوضاء، وملء الفجوات، وتحسين التفاصيل.

تحليل الصور والبيانات ثلاثية الأبعاد: بالتعرف على الأشكال والأجسام المختلفة في الصور والبيانات ثلاثية الأبعاد بدقة عالية. وقياس الأبعاد والأحجام والحجوم والمساحات في النماذج ثلاثية الأبعاد بدقة عالية. كما يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط والعلاقات بين البيانات ثلاثية الأبعاد، مما يساعد في فهم الظواهر الطبيعية والهندسية بشكل أفضل.

تطبيقات في مختلف المجالات:

الطب: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل صور الأشعة المقطعية والرنين المغناطيسي لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد للأعضاء الداخلية، مما يساعد في التشخيص والتخطيط الجراحي.

الهندسة: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل نماذج المباني والهياكل الهندسية لتحديد نقاط الضعف وتحسين التصميم.

التصنيع: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في التحكم في الروبوتات الصناعية لتنفيذ مهام التصنيع بدقة عالية، بناءً على البيانات ثلاثية الأبعاد.

الواقع الافتراضي والواقع المعزز: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تجارب واقع افتراضي وواقع معزز أكثر واقعية وتفاعلية.

من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصوير ثلاثي الأبعاد وتحليل البيانات:

الطباعة ثلاثية الأبعاد: يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين عملية الطباعة ثلاثية الأبعاد من خلال تحليل التصاميم وتحسينها، وتحديد أفضل المعلمات للطباعة.

الروبوتات الجراحية: يمكن للذكاء الاصطناعي توجيه الروبوتات الجراحية بدقة عالية أثناء إجراء العمليات الجراحية، بناءً على البيانات ثلاثية الأبعاد للمريض.

تطوير السيارات ذاتية القيادة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات ثلاثية الأبعاد من أجهزة الاستشعار المختلفة للسيارة، مثل الليدار والرادار، لتمكين السيارة من فهم بيئتها واتخاذ القرارات المناسبة.

ومن المتوقع أن يشهد هذا المجال تطورات أكبر في السنوات القادمة، مما يساهم في تحسين حياتنا اليومية.

من البرامج المتخصصة في التصوير ثلاثي الأبعاد وتحليله:

برنامج CloudCompare: برنامج مفتوح المصدر قوي لتحليل النماذج ثلاثية الأبعاد، مع التركيز بشكل خاص على النقاط السحابية (Point Clouds) الناتجة عن المسح الليزري (LiDAR) أو تقنيات التصوير الفوتوجرامتري، يدعم مجموعة واسعة من صيغ الملفات ويقدم أدوات قوية لقياس المسافات والحجوم والمقارنة بين النماذج.

تم تطوير البرنامج لأول مرة في عام 2004 كأداة لمقارنة مجموعات النقاط السحابية، لكنه تطور ليصبح منصة شاملة لتحليل البيانات ثلاثية الأبعاد.

برنامج MeshLab: برنامج مفتوح المصدر آخر لتحرير ومعالجة النماذج ثلاثية الأبعاد، يوفر مجموعة واسعة من المرشحات والأدوات لتحسين جودة النماذج. يُستخدم على نطاق واسع لمعالجة وتحليل النقاط السحابية والنماذج ثلاثية الأبعاد. يتمتع البرنامج بشعبية كبيرة في المجالات الهندسية والفنية والأكاديمية، ويُعتبر أداة قوية لتطبيقات مثل الهندسة العكسية، التحليل الهندسي، والترميم الرقمي. سهل الاستخدام. ومجاني. ومتعدد الاستخدامات في تحرير ومعالجة النماذج ثلاثية الأبعاد. يفتقر لبعض الأدوات المتقدمة الموجودة في برامج تجارية مثل AutoDesk أو ANSYS. وقد يتطلب خبرة تقنية لتحسين النتائج.

برنامج Agisoft Metashape: برنامج تجاري قوي لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد عالية الدقة من الصور الرقمية، يستخدم تقنيات التصوير الفوتوغرامتري والذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج دقيقة وسريعة، يتيح البرنامج إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد دقيقة من الصور الملتقطة من زوايا متعددة، مما يجعله أداة فعالة في العديد من الصناعات.

يستخدم لإنشاء خرائط تضاريس دقيقة باستخدام الصور الجوية. وفي الحوسبة السحابية للنقاط لإنشاء مجموعة كثيفة من النقاط التي تمثل سطح الكائن أو المنطقة المصورة. ويتكامل مع تقنياتGIS: .ومع الطائرات بدون طيار(Drones).

برنامج Reality Capture: هو برنامج متقدم متخصص في إنشاء النماذج ثلاثية الأبعاد والخرائط الرقمية عالية الدقة باستخدام تقنية التصوير الفوتوجرامتري، يعتمد على الصور الملتقطة بكاميرات عادية أو الطائرات بدون طيار، وبيانات السحابة النقطية (Point Cloud) المأخوذة من أجهزة المسح بالليزر.

برامج تحليل البيانات مع قدرات تصور ثلاثية الأبعاد:

برنامج MATLAB: بيئة تطوير قوية للتعامل مع البيانات والرسومات، توفر مجموعة واسعة من الأدوات والوظائف لإنشاء وتصوير البيانات ثلاثية الأبعاد.

لغة Python: لغة برمجة مرنة وقوية، تستخدم مع مكتبات مثل NumPy وSciPy وMatplotlib لمعالجة وتحليل البيانات وإنشاء الرسومات ثلاثية الأبعاد.

لغة R: لغة وبيئة برمجة مفتوحة المصدر لإحصاءات الحوسبة والرسومات، توفر مجموعة واسعة من الحزم لإنشاء وتصوير البيانات ثلاثية الأبعاد.

منصات سحابية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

منصة Google Colaboratory: منصة مجانية للتعلم الآلي تسمح بتشغيل أكواد Python في المتصفح، وتوفر وصولاً مجانيًا إلى وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لتسريع عمليات الحساب. وتوفر إمكانية استخدام GPU وTPU. ، من ميزاتها: التعلم الآلي، وتحليل البيانات، والنماذج السحابية بدون الحاجة إلى موارد محلية.

منصة Amazon SageMaker: منصة سحابية شاملة للتعلم الآلي من AWS (خدمات أمازون السحابية) ، توفر مجموعة واسعة من الأدوات وأطرالعمل لمساعدة المطورين على بناء ونشر نماذج التعلم الآلي على نطاق واسع، وتحليل البيانات الضخمة.

منصة MidJourney : هي منصة ذكاء اصطناعي متخصصة في توليد الصور الفنية والجمالية بناءً على الأوصاف النصية. تمثل واحدة من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي في المجال الإبداعي والفني، لكنها تركز أكثر على الجوانب الفنية والإبداعية. تساعد في انتاج تصورات فنية للمشاريع العمرانية والهندسية. وإنشاء مشاهد تخيلية للمساحات أو الأبنية بناءً على وصف دقيق.

منصة DALL-E : نموذج ذكاء اصطناعي طورته Open-ai ، متخصص في إنشاء الصور بناءً على النصوص. وإنشاء لوحات ورسومات فنية. وتصور المفاهيم المجردة بطريقة مرئية.

مثال واقعي: الأداة Twinmotion

بعض شركات التصميم في دبي تستخدم Twinmotion لعرض تصاميمها.

كيف ساعدت الأداة؟

تحول الرسومات إلى نموذج ثلاثي الأبعاد تفاعلي يمكن للعميل "السير داخله" باستخدام نظارة واقع افتراضي. مما أتاح التعديل الفوري بناءً على ملاحظات العميل، مثل تغيير الألوان وإضافة ميزات جديدة. فكانت النتيجة توفير الوقت الذي كان يُهدر في إعداد نماذج يدوية لزيادة رضا العميل.

د. أتمتة التصميم المعماري:

تسريع عملية التصميم من أسابيع إلى ساعات باستخدام برامج مثل Rhino وGrasshopper.

مثال واقعي: الأداة Spacemaker AI

عندما قررت شركة معمارية في أوسلو بناء حي سكني جديد، استخدمت Spacemaker AI لتحليل: توزيع المباني بما يضمن التهوية والإضاءة الطبيعية. ومساحات خضراء تقلل من درجات الحرارة.

كيف ساعدت الأداة؟

حللت الأداة 10 ملايين احتمال لتوزيع المباني خلال يوم واحد. ثم قدمت اقتراحًا مثاليًا يضمن 20% أكثر من الضوء الطبيعي وزيادة المساحات الخضراء. وكانت النتيجة تقليل درجات الحرارة المحيطة بنسبة 3 درجات مئوية وزيادة رضا السكان.

التحديات في تطبيق الذكاء الاصطناعي بالتصميم:

قلة المعرفة والمهارات التقنية: معظم المعماريين اليوم لا يمتلكون خلفية قوية في البرمجة أو التعامل مع الأدوات المتقدمة مثل التعلم الآلي والتصميم التوليدي. هذا يعيق قدرتهم على استثمار إمكانيات الذكاء الاصطناعي بالكامل. فمثلاً المعماريون الذين لا يجيدون استخدام أدوات مثل Grasshopper أو Autodesk Generative Design قد يفقدون ميزة تقديم خيارات تصميم مبتكرة بسرعة.

التكلفة العالية للتقنيات المتقدمة: بعض أدوات الذكاء الاصطناعي مكلفة للغاية وتتطلب استثمارات كبيرة في البرامج والأجهزة والبنية التحتية. فاستخدام برامج مثل ANSYS أو محطات عمل متطورة لمحاكاة الأداء الإنشائي قد يكون غير متاح للمعماريين أو الشركات الصغيرة.

التحديات الأخلاقية: تعتمد أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات. قد يؤدي سوء استخدام البيانات إلى انتهاك الخصوصية أو تصميمات غير عادلة اجتماعياً.

الحساسيات الفنية والقانونية: التساؤلات حول الملكية الفكرية للتصاميم التي يولدها الذكاء الاصطناعي.

مقاومة التغيير: بعض العاملين في المجال قد يكونون مترددين في تبني التكنولوجيا بسبب الخوف من استبدالهم بالآلات أو بسبب تقليدية طرق العمل. ففي مشاريع ترميم المباني التراثية، يعتمد البعض على الأساليب اليدوية ويرون أن أدوات الذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى فقدان اللمسة الفنية.

التكامل مع العمليات التقليدية: دمج الذكاء الاصطناعي مع مراحل التصميم والبناء التقليدية يمكن أن يكون صعباً، خاصة عندما لا يكون هناك توافق بين أدوات الذكاء الاصطناعي وأنظمة إدارة المشاريع الحالية. فإن مشروع يستخدم الذكاء الاصطناعي لتصميم واجهات معقدة مثلاً قد يواجه تحديات في ترجمة هذه التصاميم إلى خطط إنشائية تقليدية.

جودة البيانات المدخلة: تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة. أي نقص أو خطأ في البيانات يمكن أن يؤدي إلى تصميمات غير فعّالة. فعلى سبيل المثال إذا كانت البيانات المناخية المستخدمة في تصميم مبنى تعتمد على توقعات قديمة، فقد يؤدي ذلك إلى تصميم غير مستدام.

رغم هذه التحديات، فإن القدرة على التغلب عليها ستفتح أمام المعماريين آفاقاً جديدة. فالاستثمار في التدريب، تطوير سياسات أخلاقية واضحة، وتحسين البنية التحتية التكنولوجية سيجعل الذكاء الاصطناعي أداة لا غنى عنها في تصميم المستقبل.

في الاستدامة وتحليل الأداء البيئي:

تصميم مبنى يقلل من استهلاك الطاقة بشكل كبير ويستفيد من الموارد الطبيعية كالإضاءة الطبيعية والتهوية. مع محاكاة التأثيرات المناخية المختلفة على الأداء الحراري للمبنى.

استخدمت أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Autodesk Generative Design وLadybug Tools لتحليل البيانات المناخية والإشعاع الشمسي بشكل دقيق. ساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد التصميم الأمثل للواجهات الزجاجية بحيث توفر أقصى إضاءة طبيعية دون زيادة الحمل الحراري داخل المبنى. وأُضيفت أنظمة تهوية طبيعية ذكية تعتمد على اتجاه الرياح ودرجة الحرارة.

تحقيق رؤية معمارية مميزة مع الكفاءة الهيكلية:

كان التحدي في تصميم واجهة مبهرة ومعقدة بصرياً دون التضحية بالكفاءة الهيكلية أو زيادة التكلفة.

تم استخدام ANSYS Space Claim لتطوير أشكال هندسية مبتكرة تحقق الكفاءة الإنشائية. ثم إن الذكاء الاصطناعي ساعد في اختبار مئات التصميمات المختلفة للواجهة لتحديد الشكل الذي يجمع بين الجمال والكفاءة.

الالتزام بمعايير الأمان العالية:

المشروع في موقع حساس تاريخياً وأمنياً يتطلب الالتزام بأعلى معايير الأمان.

اعتمد الفريق على الذكاء الاصطناعي لتصميم أنظمة الأمان، بما في ذلك خطط الإخلاء ومحاكاة سيناريوهات الطوارئ. واستخدمت أدوات مثل Pathfinder لمحاكاة حركة الحشود في حالات الإخلاء، ما أدى إلى تحسين تصميم السلالم والمخارج لضمان سرعة الإخلاء.

التكامل بين التقنيات الرقمية والبناء التقليدي:

تصميم مبتكر يعتمد على أدوات الذكاء الاصطناعي ولكن يجب تحويله إلى بناء عملي باستخدام تقنيات تقليدية.

استخدمت برامج النمذجة المتقدمة مثل BIM (Building Information Modeling لضمان أن التصاميم الرقمية يمكن تنفيذها بفعالية. وكان هناك تعاون وثيق بين فرق التصميم الرقمي والمقاولين لضمان تحويل الأفكار إلى مخرجات عملية.

دمج التكنولوجيا الحديثة دون التفريط بالهوية الثقافية:

تحقيق تصميم يعكس روح نيويورك، مع دمج التكنولوجيا المتطورة.

الذكاء الاصطناعي ساعد في دراسة الأنماط المعمارية لنيويورك وتحليل ما يجعلها مميزة. تم تضمين عناصر تصميمية حديثة مستوحاة من تقاليد المدينة، مثل الاستخدام المبتكر للزجاج والفولاذ.

إن مشروع مركز التجارة العالمي 2 أظهر أن التحديات الكبرى في التصميم يمكن حلها عند الدمج بين التكنولوجيا الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي، والإبداع البشري. المفتاح هو التعاون بين الخبراء من مختلف التخصصات لتحقيق رؤية متكاملة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في العمارة والمباني الذكية

85% من الشركات المعمارية الكبرى تخطط لتطبيق الذكاء الاصطناعي في مشاريعها بحلول عام 2030.

تصاميم باستخدام Generative Design ستقلل النفايات بنسبة 20%.

ومن المتوقع أيضاً أن الروبوتات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ستصبح جزءًا لا يتجزأ من عملية البناء.

بالاضافة إلى المزيد من الأدوات المفتوحة المصدر في المستقبل القريب، مما يعد بتوفير أدوات متاحة للجميع بأسعار معقولة، ويجعل الذكاء الاصطناعي من أدوات المعمار المستقبلية.

الخاتمة:

الذكاء الاصطناعي في التصميم المعماري هو الشريك الجديد الذي سيفتح آفاق جديدة باستمرار نحو منافسة من نوع مبتكر: من توفير الوقت والتكاليف إلى تقديم تصاميم تفوق حدود الخيال.

نحن اليوم أمام مستقبل واسع ومليء بالمفاجآت. هل أنتم مستعدون لاكتشاف هذا العالم الجديد والانطلاق فيه؟

هل يمكن أن تتصور كيف ستبدو مشاريعك مع هذه الأدوات؟ شاركنا رؤيتك

Share the post

Subscribe to our newsletters

مشاريع معمارية باستخدام الذكاء الاصطناعي:

مشروع "هيئة مركز التجارة العالمي 2" (World Trade Center 2) :

في تصميم البرج الجديد لمشروع "هيئة مركز التجارة العالمي 2" (World Trade Center 2) في نيويورك، ، استخدمت أدوات الذكاء الاصطناعي لتوليد أفكار تصميمية مبتكرة تأخذ في الاعتبار الإضاءة الطبيعية، الرياح، وأداء الطاقة. وهنا كانت الحاجة إلى دمج مخرجات الذكاء الاصطناعي مع رؤية المعماري التقليدية ومعايير الأمان العالية للمبنى.

أظهر المشروع أهمية الجمع بين الذكاء الاصطناعي والإبداع البشري للوصول إلى حلول عملية وابتكارية، وكان أحد الأمثلة البارزة على دمج الذكاء الاصطناعي مع الإبداع البشري في التصاميم المعمارية المعقدة.

أثناء تطوير التصميم، واجه المشروع عدة تحديات تتعلق بالاستدامة، الأداء البيئي، وتحقيق رؤية معمارية مميزة مع الالتزام بالمعايير الصارمة للأمان. هنا شرح لكيفية حل بعض التحديات: