В Тюмени разработают нейросетевую модель для проектирования зданий

В ближайшие годы такие решения могут существенно ускорить процесс создания проектов и сделать их более точными с точки зрения местных условий. ТЮМЕНЬ, 20 июл – РИА Новости. Ученые Тюменского индустриального университета разработают генеративную нейросетевую модель для проектирования зданий с учетом особенностей архитектуры конкретного региона, сообщила РИА Новости пресс-служба вуза.

Как отмечается, речь идет не просто о еще одной цифровой системе, а о специализированном инструменте, который сможет учитывать характерные черты городской среды, традиции застройки, климатические условия и визуальный облик территории. По словам эксперта в области параметрического проектирования и нейросетей Ивана Велижанина, которого цитирует пресс-служба, существующие универсальные нейросетевые решения нередко оказываются «стилистически слепыми» к местной специфике и не всегда умеют корректно работать с культурным контекстом конкретного региона. Это особенно важно в архитектуре, где каждое решение должно сочетать функциональность, эстетику и уважение к исторической среде.

Разработка подобной модели может стать важным шагом к созданию более точных и адаптированных цифровых инструментов для архитекторов. Кроме того, использование генеративных нейросетей позволит не только предлагать новые варианты зданий, но и быстрее подбирать решения, соответствующие требованиям конкретной территории. В перспективе такие технологии способны повысить качество проектирования и помочь сохранить региональную идентичность в современной городской застройке.

Сохранение уникального облика городов становится все более важной задачей на фоне активной современной застройки и стремительных изменений городской среды. В этой связи особую значимость приобретают проекты, направленные на использование цифровых технологий в изучении и защите архитектурного наследия. Команда университета под руководством кандидата архитектуры, заместителя директора по науке и инновациям Института архитектуры и дизайна Марии Гайдук приступит к созданию генеративной нейросетевой модели, которая поможет сохранять архитектурную идентичность городской среды на примере Тюмени, сообщили в пресс-службе.

По словам разработчиков, одна из главных задач проекта заключается в том, чтобы научить алгоритмы не просто анализировать изображения зданий, но и «понимать» их культурный и исторический контекст. Для этого специалисты сформируют подробную базу данных архитектурного наследия Тюмени, в которую войдут оцифрованные материалы по более чем тысяче старинных объектов. Каждый объект будет снабжен параметрической разметкой, отражающей его стилистические особенности, элементы декора, композиционные решения и другие признаки, формирующие узнаваемый архитектурный код города.

Предполагается, что такая модель сможет не только систематизировать сведения об исторической застройке, но и стать инструментом для дальнейших научных исследований, реставрационных проектов и градостроительных решений. Кроме того, использование нейросетевых технологий позволит точнее выявлять закономерности в развитии городской архитектуры и фиксировать те элементы, которые особенно важны для сохранения аутентичного облика Тюмени.

В перспективе подобные разработки могут быть применены и в других городах, где также необходимо бережно относиться к исторической среде и искать баланс между современным строительством и сохранением культурного наследия. Таким образом, проект университета способен внести заметный вклад в цифровую архивацию архитектурных памятников и в формирование новых подходов к защите городской идентичности.

По словам авторов проекта, такой подход должен не просто воспроизводить внешний облик исторических построек, а помогать создавать современные архитектурные решения, органично связанные с городской средой и отражающие особенности конкретного региона. Это особенно важно в условиях, когда при обновлении городов требуется сохранять историческую преемственность, но при этом предлагать новые функциональные и эстетические формы. В дальнейшем разработанную технологию планируют использовать не только в образовательном процессе, но и в коммерческой сфере, а также в туристических проектах, где визуальная реконструкция и стилистическая адаптация могут быть особенно востребованы.

Как уточнили в вузе, проект рассчитан на три года и будет реализован за счет гранта Российского научного фонда. В пресс-службе добавили, что работа ведется междисциплинарной командой, в которую, помимо Гайдук и Велижанина, входят молодые исследователи Каролина Туранская и Кира Колесникова. Туранская сочетает знания в области искусственного интеллекта, архитектуры и культурологии, а Колесникова специализируется на архитектурной визуализации. Благодаря объединению таких компетенций команда рассчитывает разработать инструмент, который сможет точно анализировать исторический контекст и предлагать современные, визуально убедительные архитектурные концепции.

В университете подчеркнули, что результаты реализации проекта могут оказаться полезными не только для научного сообщества и преподавателей, но и для проектных бюро, городских служб, а в дальнейшем — и для коммерческих компаний, занимающихся разработкой решений на основе искусственного интеллекта для архитекторов. Такой подход позволит шире использовать накопленные данные и ускорит внедрение цифровых инструментов в профессиональную практику.

По словам представителей пресс-службы, методику также можно будет распространить на другие исторические города России, где особенно важно бережное отношение к сложившейся застройке и культурному наследию. Это создаст основу для формирования единого каталога «Архитектурных кодов России» — цифровой системы профилей, в которой будут собраны характерные особенности городской среды, стилистические признаки зданий и планировочные решения.

Подобный каталог поможет не только систематизировать сведения об архитектурной идентичности российских городов, но и сохранить их узнаваемый облик в условиях активного градостроительного развития. Кроме того, он может стать важным инструментом для специалистов, которые занимаются реставрацией, проектированием и разработкой современных решений с учетом исторического контекста.

Источник и фото - ria.ru