Нейросеть + Rhino + Grasshopper: от образа к форме

Летом прошлого года мы вышли в финал конкурса, организованного девелопером «А101». Это был проект для жилого комплекса «Прокшино» — более 20 многоэтажных домов, пруд и обширная прилегающая территория. Нужно было спроектировать детский сад, комьюнити-центр, фасады жилых домов и благоустройство — большая, многослойная задача.

Как правило, мы собираем о проекте максимальное количество входных данных: характеристики целевой аудитории, ограничения, параметры рельефа и застройки, данные о климате, варианты передвижения людей и транспорта, — то есть оцениваем контекст. На основе этого анализа мы обычно формулируем концепцию, а в этот раз решили подключить к её поиску ещё и искусственный интеллект.

Незадолго до начала нашей работы появилась нейросеть Midjourney (v1), и нам захотелось понять, можно ли использовать результаты работы с ней в архитектурной практике, а не только в академических и экспериментальных проектах. На основе анализа мы сформулировали для неё такие запросы: «жилой комплекс на берегу реки», «жилой комплекс с разнообразной застройкой на берегу реки с сохранением рельефа», «жилой комплекс на берегу реки на стыке города и периферии», «жилой комплекс на берегу реки с различными вариантами использования».

В результате получились изображения, в которых мы заметили общий признак: в геометрии каждого здания нашлась «поломка», намекающая на его синтетическое происхождение, — неверный масштаб, ошибки в расположении окон или пропорциях этажей. Когда в системе появляется элемент, выпадающий из ожидаемой логики, вся картина сразу меняется, притягивает внимание, вызывает у наблюдателя интерес. Нам понравилась эта идея, именно поэтому мы назвали проект Out of the Box — что-то, что не укладывается в привычные рамки.

Следующим шагом стал детальный анализ территории: выявление её характерных черт и особенностей. Участок проектирования разделён на 4 квартала, геометрия и высотность которых уже были определены — мы не могли их менять. Три квартала были встроены в ортогональную сетку, а четвёртый из неё выпадал. С помощью алгоритма в Grasshopper мы «сшили» все участки в одну сетку и в месте их соединения получили сложный по геометрии фрагмент. С одной стороны, он не подчинялся общему принципу формообразования, с другой — являлся ключевым, связывающим отдельные элементы.

Та же идея прослеживалась в изображениях, созданных нейросетью, и мы взяли этот принцип за основу, чтобы спроектировать общественное пространство, комьюнити-центр, детский сад и фасады. Чтобы сбалансировать застройку, мы разделили её на акцентную и фоновую. Было важно уйти от монотонных фасадов и при этом создать экономически обоснованное архитектурное решение. В Rhinoceros + Grasshopper мы разработали скрипт, который работает в 2D и 3D.

В жилой застройке сетка видна на фасадах: трёхмерная на доминантных и плоскостная на остальных зданиях. Две башни кажутся сначала одинаковыми, но если приглядеться, то можно заметить «поломку» и различия. Этот эффект показался нам любопытным.

В проектировании детского сада сетка имеет ключевое значение — предлагает детям разного роста и возраста воспринимать здание по-разному. Необычная геометрия вовлекает детский сад в свои приключения, задаёт сценарии для игр и поводы с интересом исследовать мир. 

Общественное пространство — большая открытая территория с прогулочными дорожками и зонами отдыха. Одна часть дорожек повторяет фрагмент гибридной сетки, а вторая основана на другом скрипте и строит кратчайшие маршруты между аттракторами. Применив эту логику, мы максимально сохранили существующий ландшафт, деликатно встроив в него светильники, скамейки и места для прогулок.

Мы приподняли дорожки над рельефом, чтобы максимально сохранить природный ландшафт и чтобы по ним было комфортно передвигаться.

Комьюнити-центр расположен на берегу реки и должен стать точкой притяжения для жителей нескольких кварталов. Логика его формообразования задана тем же скриптом, но уже в 3D-интерпретации. Первый массивный этаж стал продолжением рельефа — это позволило визуально сбить масштаб застройки. Мы придумали множество сценариев использования: площадка для концертов, мастерская с 3D-печатью, горка для катания зимой или амфитеатр для созерцания реки летом, площадь для мероприятий или дворики для локальных сообществ. Здание легко адаптируется к разным типам использования.

Out of the Box стал первым прикладным проектом для девелопера, который в SA lab создали с участием нейронной сети. Он получился сложным с точки зрения пайплайна, но в связке Rhino + Grasshopper анализировать результаты можно в режиме реального времени, это здорово помогает экономить ресурсы и тестировать идеи.

В отличие от человеческой памяти, искусственный интеллект охватывает огромный массив данных. Мы применяем разные нейросети больше трёх лет и за это время сформировали оптику, через которую видим в них соавторов. Архитектуре необходимы эксперименты — только так дисциплина развивается и раздвигает свои границы. Старые инструменты не всегда годятся для воплощения новых идей, но программы и ИИ в этом смысле объединяет общая суперспособность: быстрее людей решать прикладные задачи и находить варианты, которые выходят за границы нашего воображения.