TL;DR Нейросеть учится планировать реальные города в Minecraft. В технологии заинтересованы бизнесмены и ученые
18 сентября были подведены итоги ежегодного турнира Generative Design in Minecraft. Участникам необходимо разработать искусственный интеллект, который смог бы создавать реалистичные города и поселения в местах с заранее не известным ландшафтом.
Пока что у конкурсантов нет окончательной задачи, а программы создаются ради развлечения. Но судьями выступают архитекторы и ученые, а в качестве оценочных критериев жюри GDiM обозначило адаптацию к местности и окружающей среде, функциональность поселения, нарративную интеграцию и визуальную эстетику.
ИИ, занявшие высокие места, применяют алгоритмы поиска путей, клеточную автоматизацию для создания сложных структур и машинное обучение. Лауреаты этого года самостоятельно определили места для выравнивания местности и размещения мостов или зданий. Также нейросети смогли создать поселения с правдоподобной планировкой, адаптированной для различных типов местности: склоны холмов пересекают дороги, реки опутаны мостами, а в домах даже есть мебель.
Клаус Аранья, исследователь японского Университета Цукуба, собирается использовать в своей работе принципы, применяемые ИИ-участниками турнира. Он моделирует различные методы городского планирования, после чего применяет к ним сценарии стихийных и антропогенных бедствий. Автоматическое создание тысяч виртуальных городов, различных по таким свойствам, как планировка улиц и расположение открытых пространств, позволяет оценить масштабы разрушений, а также выбрать наиболее безопасный вариант.
Победители GDiM заинтересовали множество других градостроителей. Лаборанты из MIT Media Lab применяют моделирование и ищут новые методы планировки общественных мест, таких как Елисейские поля в Париже. А нью-йоркский стартап Topos уже использует искусственный интеллект, чтобы оценить влияние планировки города на его жителей.
18 сентября были подведены итоги ежегодного турнира Generative Design in Minecraft. Участникам необходимо разработать искусственный интеллект, который смог бы создавать реалистичные города и поселения в местах с заранее не известным ландшафтом.
Пока что у конкурсантов нет окончательной задачи, а программы создаются ради развлечения. Но судьями выступают архитекторы и ученые, а в качестве оценочных критериев жюри GDiM обозначило адаптацию к местности и окружающей среде, функциональность поселения, нарративную интеграцию и визуальную эстетику.
ИИ, занявшие высокие места, применяют алгоритмы поиска путей, клеточную автоматизацию для создания сложных структур и машинное обучение. Лауреаты этого года самостоятельно определили места для выравнивания местности и размещения мостов или зданий. Также нейросети смогли создать поселения с правдоподобной планировкой, адаптированной для различных типов местности: склоны холмов пересекают дороги, реки опутаны мостами, а в домах даже есть мебель.
Клаус Аранья, исследователь японского Университета Цукуба, собирается использовать в своей работе принципы, применяемые ИИ-участниками турнира. Он моделирует различные методы городского планирования, после чего применяет к ним сценарии стихийных и антропогенных бедствий. Автоматическое создание тысяч виртуальных городов, различных по таким свойствам, как планировка улиц и расположение открытых пространств, позволяет оценить масштабы разрушений, а также выбрать наиболее безопасный вариант.
Победители GDiM заинтересовали множество других градостроителей. Лаборанты из MIT Media Lab применяют моделирование и ищут новые методы планировки общественных мест, таких как Елисейские поля в Париже. А нью-йоркский стартап Topos уже использует искусственный интеллект, чтобы оценить влияние планировки города на его жителей.
