Оптимизация проектирования деревянных конструкций с помощью генетического программирования

Жилое деревянное строительство Getty Images

Древесина становится все более популярной как наиболее экологичный строительный материал. Но спроектировать конструкцию из бруса непросто. В настоящее время дизайнеры обрамления пола разрабатывают множество возможных дизайнов, прежде чем найти оптимальное решение. Даже для простых прямоугольных полов существуют тысячи возможных комбинаций и перестановок, что делает общий процесс проектирования длительным и дорогостоящим. В то время как проектировщик должен использовать свою интуицию и опыт, чтобы сузить количество возможностей проектирования, процесс (который можно математически определить как проблему оптимизации) остается неэффективным и может давать неоптимальные результаты.

Чтобы решить эту проблему, строительная отрасль начала автоматизировать и оцифровывать некоторые процессы проектирования с помощью программного обеспечения, такого как CAD. Эти инструменты полезны, но они по-прежнему требуют большого участия человека, чтобы прийти к решению, которое следует считать оптимальным.

Компания Staircraft является одним из лидеров в области технологий деревянного строительства и разработала современное программное обеспечение, которое обрабатывает некоторые потенциальные комбинации, обеспечивая новые, меньшие и усовершенствованные наборы возможных конструкций. Несмотря на достижения этого программного обеспечения, процесс все еще был ограничен, поскольку он не охватил все комбинации и, следовательно, не всегда дает оптимальный дизайн, особенно когда речь идет о более сложных геометрических формах.

В 2018 году Staircraft объединился с Brainpool AI для решения этой проблемы. Проект по созданию системы, использующей искусственный интеллект для поиска оптимального плана этажа для любого типа деревянного пола с заданными переменными и ограничениями, занял два года, и по состоянию на сентябрь 2020 года в команде дизайнеров Staircraft появился новый член — DAISY AI.

Генетическое программирование

Чтобы разработать надежное программное обеспечение, которое сможет найти оптимальное решение для любого типа деревянного пола, команда применила новейшие исследования в области генетического программирования, ставшие пионерами в этой области в Великобритании. Команда, состоящая из 4-х экспертов по искусственному интеллекту с докторской степенью, инженеров по обработке данных и математиков, объединилась с отраслевыми экспертами Staircraft для решения этой сложной задачи оптимизации.

Проектирование плана этажа включает обработку большого количества комбинаций, что приводит к сотням тысяч возможных дизайнов. Используя последние достижения Evolutionary Search, мы можем изучить все эти потенциальные комбинации и в конечном итоге создать действительно оптимальное решение, применимое к различным сценариям для каждого клиента. Этот новый оптимум, в отличие от того, который предоставляется программным обеспечением, которое в настоящее время используется проектировщиками-строителями, гарантирует нахождение оптимума почти в 100% случаев. AI позволяет нам обрабатывать все геометрические формы быстрее и эффективнее, получая оптимальное решение полностью автоматизированным способом. Следовательно, этот метод создает «конструктора с искусственным интеллектом», который намного эффективнее, чем конструктор-человек.

Генетическое программирование — это схема оптимизации, основанная на принципах эволюции и естественного отбора. Первоначально совокупность дизайнов создается с помощью комбинации эвристики сверху вниз и случайности. Большинство этих проектов будут неоптимальными, но некоторые могут содержать хорошо продуманные разделы. Каждая конструкция проверяется на конструктивную осуществимость и рассчитывается стоимость каждой конструкции. На основе этих показателей каждому дизайну присваивается значение «пригодности». Чтобы перейти от этой первоначальной популяции непригодных дизайнов к оптимальной, в последующих поколениях создаются новые популяции с применением двух генетических операторов: кроссовера и мутации. В кроссовере пары дизайнов выбираются случайным образом в зависимости от их пригодности и объединяются вместе, используя лучшие черты родительских дизайнов, для создания нового дочернего дизайна в следующем поколении. В случае мутации дизайн выбирается снова на основе пригодности, и на этот раз детище создается путем случайного изменения некоторых характеристик родителя. Кроме того, сохраняется доля лучших дизайнов из предыдущей выборки. Рассчитывается пригодность агентов в новой популяции, и процесс повторяется, пока не будет достигнуто оптимальное решение.

Одним из преимуществ генетического программирования является то, что функция приспособленности может быть адаптирована к любой измеримой цели. Например, если желательно сократить отходы при некотором возможном увеличении других затрат, то функция пригодности может быть изменена, чтобы штрафовать дополнительный материал. Имея это в виду, мы надеемся, что будущее DAISY позволит нам внести позитивные изменения в воздействие на окружающую среду, оказываемое строительной отраслью.

Воздействие на окружающую среду

Неправильные или ошибочные строительные конструкции очень распространены, а сложность процесса и количество участвующих сторон создают трудности, которые трудно преодолеть. Вся эта неэффективность способствует негативному воздействию строительной отрасли на окружающую среду. По оценкам, в строительной отрасли Великобритании ежегодно образуется 4 миллиона тонн отходов [1]. Эту проблему можно в значительной степени решить с помощью методов оптимизации, таких как генетическое программирование.

Ожидается, что оптимизация процессов проектирования строительства с помощью средств автоматизированного проектирования принесет следующие преимущества:

•     Уменьшите потери материалов. В среднем дом имеет примерно 100 погонных метров балок и весит около 300 кг. Расчетная экономия материала при проектировании, оптимизированном для искусственного интеллекта, составляет 8%, что составляет 25 кг экономии древесных отходов на дом. Учитывая, что в Великобритании строится 160 000 домов в год, ежегодно можно сэкономить около 4000 тонн древесных отходов. Это считается «контролируемыми отходами», которые нельзя захоронить обычным способом.
•     Повышение эффективности строительных кадров. Подсчитано, что AI-система может сократить время, затрачиваемое на проектирование строительства, на 50%.
•     Минимизируйте транспортные расходы и загрязнение на строительных площадках. Приблизительно 160 000 этажей доставляются за 32 000 поездок на грузовиках в год. Экономия материала на 8% означает, что на этих грузовиках можно будет разместить больше этажей и будет сэкономлено 2500 поставок в год. Средняя продолжительность поездки на грузовике в оба конца составляет около 500 миль — таким образом, можно сэкономить 1 250 000 миль в год, что приведет к снижению уровня загрязнения.
•     Снизить затраты на строительство, что в конечном итоге должно привести к снижению цен на жилье. Меньше древесины, которую нужно распиливать на заводах производителя, означает экономию затрат на распиловку и погрузочно-разгрузочные работы примерно на 10%. Плотники также смогут установить на 8% больше этажей (которые также будут легче), что означает, что они могут быть более производительными и прибыльными, чем в настоящее время.

В будущем искусственный интеллект может повысить эффективность строительных процессов во многих областях, помимо планов этажей. Алгоритм генетического программирования может оптимизировать на новые участки строительства для повышения эффективности процесса проектирования жилых деревянных домов в целом. Например, наше решение можно применить к лестницам, стенам, крышам и, в конечном итоге, к дизайну дома. Затем этот подход можно было бы использовать при строительстве социальных зданий, таких как школы или больницы. Возможности безграничны, и мы должны стремиться увидеть трансформацию лесной промышленности с помощью AI (от англ. Artificial intelligence) — искусственный интеллект в ближайшие годы.