중. 케이시 렘 그는 로스앤젤레스에 있는 MMR 스튜디오의 디렉터입니다. 스튜디오의 작업은 인공지능과 근본적인 사고를 건축, 디자인, 미디어에 적용하는 데 앞장서고 있습니다. 그는 또한 건축 기술 석사 과정의 대학원 프로그램 코디네이터이자 Southern California Institute of Architecture(SCI-Arc) 플랫폼 및 자동화 연구소의 교수진이기도 합니다.
Roland Snooks 및 Gwilym Gunn(객원 편집자): 이러한 AI 생성 모델에서 원하는 것이 무엇인지 설명할 수 있나요?
중. 케이시 렘: 내 작업은 처음부터 미학적, 문화적 프로젝트로서 인공지능을 통한 자동화의 결과에 관심을 가져왔습니다. 건축은 매우 새로운 디자인 분야입니다. 따라서 우리가 개발하는 플랫폼은 분석 AI 모델을 생성 모델의 중요한 구성 요소로 통합합니다. 특히 우리는 이러한 모델이 우리와 다른 렌즈를 통해 맥락과 선례를 어떻게 이해하는지에 관심이 있습니다. 우리는 이러한 모델의 특정 패턴 인식 측면이 건축에 대한 학문적 이해가 제거된 디자인을 어떻게 생성할 수 있는지 조사하는 데 많은 시간을 소비합니다.
Studio MMR에서 M. Casey Rehm은 텍스트와 3D Gaussian Splatter를 사용하여 3D 인쇄 모델을 만듭니다.
사진: M. 케이시 렘
객원 편집자: GAI에는 고유한 형식적 품질이나 스타일이 있습니까?
MCR: 물론이죠. 각 모델에는 특정한 형식적, 미적 특성이 있습니다. 이러한 요소는 모델 자체의 구조, 모델이 훈련된 데이터 세트, 각 용도에 맞게 입력이 인코딩되는 방식에서 나타납니다. 우리 스튜디오와 내가 SCI-Arc에서 조정하는 대학원 프로그램 내에서 우리는 소프트웨어 디자인 수준에서 저작자를 생성하는 데 필수적인 AI 제품군을 개발할 때 몇 가지 단계를 강조합니다. 여기에는 입력 데이터가 모델에 대해 감지 및 인코딩되는 방법, 모델에 대한 교육, 모델이 서로 관련하여 작동하는 방법, 실제 또는 디지털 생산을 위해 모델 출력이 디코딩되는 방법이 포함됩니다.
각 단계는 생성된 미적 측면에 큰 영향을 미칩니다. 이것이 우리가 Midjourney와 같은 제품을 사용하지 않는 이유입니다. 귀하는 귀하의 주장을 편집하고 양식 설정을 지정하는 등의 매우 구체적인 방법을 가진 개발 팀에 많은 저작물을 제공합니다. Midjourney의 목표는 사용자와 “고품질” 이미지 사이의 경로를 가능한 한 짧게 만드는 것입니다. 플랫폼이 이런 방식으로 설정되었기 때문에(그리고 광범위한 문화적 수용과 빠른 도파민 방출을 목표로 하고 있기 때문에) 새로운 미적 결과를 생산하는 것은 불가능합니다.
객원 편집자: 이 도구는 다른 컴퓨터 설계 프로세스와 어떻게 다릅니까?
MCR: 가장 큰 차이점은 이러한 모델에서는 다루고 있는 문제에 대한 완전한 이해가 필요하지 않다는 것입니다. 대신, 설계를 생성하는 데 필요한 특정 동작이나 기능 세트에 중점을 둡니다. 이는 프로젝트를 제작하는 데 필요한 결정이 작성자에게도 주관적인 디자인 분야와 특히 관련이 있습니다.
우리는 여전히 최신 생성 모델과 함께 작성한 의미론적 AI 프로그램을 많이 사용하고 있습니다. 이는 프로젝트의 가시적인 측면에 더 적합할 수 있습니다. (구역법에 따라 부지의 용적률을 계산하는 데에는 신경망이 필요하지 않습니다.) 보다 간단한 계산 설계 프로세스와 이미지 분류 모델을 결합하면 부지의 실제 제약 조건이 무엇인지 더 정확하게 볼 수 있지만, 계정 잠재적 제약 다른 형태의 측량에서 간과되는 건물이나 부지 특성 앞에 있습니다.
이문열은 bsnewspaper.com의 필진으로 뉴스, 정치, 경제, 기술, 스포츠, 엔터테인먼트, 라이프스타일 등 다양한 분야의 소식을 다룹니다. 독자들이 중요한 이슈를 쉽게 이해할 수 있도록 명확하고 균형 잡힌 보도에 중점을 두고 있으며, 유용한 정보와 시의성 있는 내용을 전달합니다. 또한 현재의 주요 사건과 독자들의 관심사에 맞는 이야기를 알기 쉽게 풀어내는 데 힘쓰고 있습니다.