Ross Lovegrove construyó una silla con Google AI y fue entrenado para imitar su estilo
diseñador británico Ross Lovegrove Trabajó con su estudio. Google Co-creado por DeepMind Silla Usar producción AI Formado como diseñador. bosquejo.
La empresa de desarrollo de inteligencia artificial de Google tenido con lovegrovedirector creativo de su estudio coche híbrido y práctica del diseño módem El proyecto implicó la creación de cientos de versiones de la silla con el estilo sinuoso característico del diseñador.
Luego, el equipo pasó por una iteración: Semilla 6143 – y utilizar una combinación de inteligencia artificial y software industrial para refinarlo en contornos 3D y modelos CAD, y finalmente imprimir en 3D el diseño del asiento en metal.
El proyecto comenzó en Google DeepMind, donde los investigadores están interesados en explorar cómo los artistas y diseñadores pueden utilizar la inteligencia artificial y dar forma al desarrollo futuro de la tecnología en torno a sus aportaciones.
estudio lovegrove Lleva años experimentando con inteligencia artificialPero esta colaboración ofrece la oportunidad de obtener una comprensión más profunda de cómo funcionan los modelos de IA y explorar el potencial de la creatividad.
“No estamos interesados en utilizar la IA para hacer algo o replicar algo que ya existe”, dijo Colombo a Dezeen. “Tenía que sentirse diferente, pero diferente y estructuralmente inteligente”.
DeepMind y el equipo creativo primero ajustaron el generador de texto a imagen de Google Imagen en el boceto de Lovegrove, aplicando un proceso llamado adaptación de orden bajo (LoRA), que se utiliza para ajustar grandes modelos previamente entrenados a tareas específicas.
El lenguaje rápidamente se convirtió en un foco clave del proyecto, tanto en términos de capacitación, articulando un vocabulario de diseño apropiado para el trabajo de Lovegrove, como en términos de indicaciones, permitiendo que los modelos de IA rompieran las convenciones.
“Este lenguaje no funciona… porque los datos de entrenamiento de Google provienen principalmente de aquello por lo que se conoce a Google, que es la búsqueda en Google o cualquier cosa que esté disponible en línea, y es muy general”, dijo Colombo.
Esto significó que cuando el equipo intentó utilizar términos técnicos o descriptivos especializados para las indicaciones, no pudieron generar imágenes que coincidieran adecuadamente.
“No podríamos usar un lenguaje paramétrico, por ejemplo”, dijo Colombo. “No podemos describir la práctica de Roth en el lenguaje utilizado en el estudio”.
“Lo que sea, esencialismo orgánico, parametricismo, desmaterialización: todas las palabras que utilizamos habitualmente para describir su trabajo no fueron entendidas”.
Al final, incluso después de enriquecer el modelo con un vocabulario al estilo Lovegrove, los diseñadores descubrieron que tenían que pensar lateralmente para generar imágenes que les interesaran.
Esto incluyó no utilizar la palabra “silla”, a pesar de que los colaboradores decidieron desde el principio que su proyecto sería una silla.
“Una cosa que he aprendido es que presidente es un término muy mal usado”, dijo Colombo. “Cada vez que uso el término silla, no hay manera de que la máquina pueda ir más allá del estereotipo de respaldo recto, asiento recto y cuatro patas”.
En cuanto a los tipos de señales que el equipo acabó utilizando, Colombo ofreció ejemplos de “extensiones de una sola superficie sin fisuras, biomórficas y de flujo lateral”.
Después de seleccionar una iteración con la que estaban satisfechos, el equipo creativo utilizó el asistente virtual de IA Gemini de Google para visualizar el diseño desde múltiples ángulos, luego creó un modelo CAD y ejecutó simulaciones utilizando software estándar de la industria. Luego fabricaron el diseño en metal utilizando brazos robóticos directos. impresión 3D.
La gerente de producto, Bea Alessio, dijo que el proyecto marca la primera vez que Google DeepMind impulsa los modelos Imagen y Gemini para convertir imágenes 2D en modelos 3D utilizando lenguajes de diseño específicos como Lovegrove.
Alessio explicó que los investigadores de DeepMind están muy entusiasmados con este proyecto, especialmente porque da como resultado un objeto físico completamente funcional sobre el que se puede sentarse.
“Estamos ansiosos por aprender junto con los diseñadores”, dijo. “Leemos todos los comentarios cuidadosamente… y queremos entender de dónde provienen el potencial y los desafíos y cuál es la mejor manera de abordarlos”.
Por su parte, Lovegrove y Colombo tienen opiniones encontradas sobre el valor de la IA en el diseño, pero creen que es fundamental explorar activamente su impacto a medida que evoluciona la industria.
Cuando se trata de iteración, Lovegrove cree que los resultados exagerados generados por máquinas a veces están más cerca de HR Giger – el artista conceptual detrás de las películas Alien de Ridley Scott – en lugar del estilo orgánico del propio diseñador.
“Para mí es muy discutible si los resultados del proyecto Google DeepMind han mejorado”, afirmó.
Este proyecto de investigación es una colaboración con Google DeepMind.
“Porque la forma en que funciona la mente humana, especialmente después de tantos años de diseño, es que en una fracción de segundo estás evaluando la calidad del material, la funcionalidad, la ergonomía, el peso”, dijo el diseñador. “Puedes saber instantáneamente si algo tiene lo que se necesita”.
Veredicto de Lovegrove sobre la Seed 6143: “No está mal. Si hubiera intervenido (más agresivamente) la habría cambiado fundamentalmente. Pero no está tan lejos en términos de proporciones y altura del asiento y otras cosas, que son los factores principales en la creación de una silla”.
Lovegrove dijo que en los próximos años, trabajar con modelos de IA conducirá a resultados realmente sorprendentes para el diseño 3D.
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La foto de arriba fue tomada por Enric Badrinas, todas las demás fotos por Martina Ferrera.
Correo Ross Lovegrove construyó una silla con Google AI y fue entrenado para imitar su estilo apareció por primera vez en Dezeen.
