ডিজাইন এক্সপ্লোরেশন সম্প্রসারণ করা: প্যারামেট্রিক সীমানা ছাড়িয়ে বৈশিষ্ট্যযুক্ত স্থানগুলি অন্বেষণ করা

অত্যাধুনিক প্রযুক্তির একীকরণের মাধ্যমে ডিজাইনের সীমানা ক্রমাগত এগিয়ে যাচ্ছে। গণনা পদ্ধতির অগ্রগতির সাথে সাথে, ডিজাইনাররা নতুন সরঞ্জাম দিয়ে সজ্জিত হয় যা তাদের সৃজনশীল সম্ভাবনাকে বাড়িয়ে তোলে, যা জটিল ডিজাইনের স্থানগুলির অভূতপূর্ব অনুসন্ধানের অনুমতি দেয়।

এরকম একটি উদ্ভাবনী পদ্ধতি হল ফিচার স্পেস এক্সপ্লোরেশন, একটি পদ্ধতি যা গভীর শিক্ষার শক্তিকে কাজে লাগিয়ে ঐতিহ্যগত প্যারামেট্রিক ডিজাইনের সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করে।

কার্নেগি মেলন ইউনিভার্সিটিতে আমার অতীত গবেষণায়, আমি একটি অভিনব ডিজাইন এক্সপ্লোরেশন ফ্রেমওয়ার্ক তৈরির উপর ফোকাস করেছি যা বৈশিষ্ট্যের স্থান তৈরি করতে গভীর শিক্ষার সুবিধা দেয়। এই স্পেসগুলি প্যারামেট্রিক ডিজাইনের সীমাবদ্ধ প্রকৃতির বাইরে গিয়ে নকশা সমাধানগুলি অন্বেষণ করার জন্য আরও স্বজ্ঞাত এবং ব্যাপক উপায় সরবরাহ করে। এখানে উপস্থাপিত প্রকল্পটি কীভাবে ডিজাইনাররা জটিল ডেটাসেটের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারে এবং তাদের কাজে নতুন সম্ভাবনা উন্মোচন করতে পারে তার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপকে চিহ্নিত করে৷

প্যারামিটার থেকে বৈশিষ্ট্য পর্যন্ত: স্থান ডিজাইন করার জন্য একটি নতুন পদ্ধতি

প্যারামেট্রিক ডিজাইন দীর্ঘকাল ধরে গণনামূলক ডিজাইনের একটি ভিত্তি হয়ে দাঁড়িয়েছে, যা ডিজাইনারদের পূর্বনির্ধারিত প্যারামিটারের একটি সেট টুইক করে একটি ধারণার একাধিক বৈচিত্র তৈরি করতে সক্ষম করে। যাইহোক, যদিও এই পদ্ধতিটি নমনীয়তা প্রদান করে, এটি সীমাবদ্ধতাও আরোপ করে। প্যারামেট্রিক স্পেস প্রায়ই ডিজাইনারকে সম্ভাবনার একটি সংকীর্ণ সেটে সীমাবদ্ধ করে, যা প্যারামিটারের দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়।

এটি বিভিন্ন ডিজাইনের উপাদানগুলির মধ্যে আরও জটিল সম্পর্কের অন্বেষণকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে।

এই সীমাবদ্ধতা মোকাবেলা করার জন্য, আমি একটি বিকল্প পদ্ধতির বিকাশ করেছি যাকে আমি "ফিচার স্পেস" বলি। প্যারামেট্রিক ভেরিয়েবলের মধ্যে সীমাবদ্ধ না থেকে, ডিপ লার্নিং মডেলগুলি ব্যবহার করে ডিজাইনের বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে এবং বিশ্লেষণ করে বৈশিষ্ট্য স্থান তৈরি করা হয়। এই পরিবর্তনটি সৃজনশীল অনুশীলনকারীদের একটি সমৃদ্ধ, আরও আন্তঃসংযুক্ত ডিজাইনের স্থান অন্বেষণ করতে দেয়, যেখানে বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে সম্পর্ক স্বাভাবিকভাবেই প্রকাশ করা হয়।

পরীক্ষা: নকশা স্থান নির্মাণ

এই গবেষণায় 15,000 3D মডেলের সমন্বয়ে একটি সিন্থেটিক ডেটাসেট তৈরি করা জড়িত ছিল, প্রতিটি পাঁচটি কী প্যারামিটার সহ একটি প্যারামেট্রিক অ্যালগরিদমের মাধ্যমে তৈরি করা হয়েছে। এই পরামিতিগুলির মধ্যে জাহাজের উচ্চতা, বেসের প্রস্থ, উপরের খোলার প্রস্থ এবং নিয়ন্ত্রণ পয়েন্টগুলির স্থানাঙ্কগুলি অন্তর্ভুক্ত ছিল যা জাহাজের আকৃতি নির্ধারণ করে। প্রতিটি ডিজাইনের বৈকল্পিক একটি ভেক্টর হিসাবে উপস্থাপিত হয়, একটি নির্দিষ্ট 3D মডেলের সাথে সম্পর্কিত।

একবার ডেটাসেট তৈরি হয়ে গেলে, আমি ফিচার স্পেস তৈরি করতে একটি ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডার (VAE) নিযুক্ত করেছি। VAEs হল এক ধরনের জেনারেটিভ ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক যা ইনপুট ডেটাকে ছোট, আরও পরিচালনাযোগ্য মাত্রায় বিমূর্ত করে—যা সুপ্ত স্থান নামে পরিচিত। এই সুপ্ত স্থানটি বৈশিষ্ট্য স্থানের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে, বিভিন্ন নকশা বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলিকে ক্যাপচার করে।

ভিজ্যুয়ালাইজেশন: হাই-ডাইমেনশনাল ডেটা এবং ডিজাইনের মধ্যে গ্যাপ ব্রিজিং

প্যারামেট্রিক এবং ফিচার স্পেস উভয় অন্বেষণ করার ক্ষেত্রে একটি মূল চ্যালেঞ্জ হল ভিজ্যুয়ালাইজেশন। উচ্চ-মাত্রিক ডেটা বোঝা এবং নেভিগেট করা কঠিন হতে পারে। একটি পাঁচ-মাত্রিক নকশা স্থান ডিজাইনারদের জন্য মডেলের তুলনা করা এবং বৈশিষ্ট্যগুলি কল্পনা করা এবং তুলনা করা কঠিন করে তোলে, আমি স্থানটিকে দুটি মাত্রায় কমাতে এবং বস্তুগুলিকে প্লট করা এবং একে অপরের সাথে তুলনা করার জন্য একটি মাত্রিকতা হ্রাস প্রক্রিয়া নিযুক্ত করেছি।

নীচের চিত্রটি টি-ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোকাস্টিক নেবার এম্বেডিং (t-SNE) অ্যালগরিদম ব্যবহার করে স্থানটি ভিজ্যুয়ালাইজ করার সামগ্রিক প্রক্রিয়া দেখায়, উচ্চ-মাত্রিক ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য একটি জনপ্রিয় ডাইমেনশনালিটি-রিডাকশন অ্যালগরিদম।

একবার ডেটাসেট তৈরি হয়ে গেলে, আমি ফিচার স্পেস তৈরি করতে একটি ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডার (VAE) নিযুক্ত করেছি। VAEs হল এক ধরনের জেনারেটিভ ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক যা ইনপুট ডেটাকে ছোট, আরও পরিচালনাযোগ্য মাত্রায় বিমূর্ত করে—যা সুপ্ত স্থান নামে পরিচিত। এই সুপ্ত স্থানটি বৈশিষ্ট্য স্থানের ভিত্তি হিসাবে কাজ করে, বিভিন্ন নকশা বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলিকে ক্যাপচার করে।

একবার VAE প্রশিক্ষিত হয়ে গেলে, এনকোডারটি পরীক্ষা ডেটাসেটের প্রতিটি জাহাজের বৈশিষ্ট্যগুলিকে 32,768 মাত্রা, প্রতিটি ভক্সেলাইজড জাহাজের আকার থেকে 128-মাত্রিক ভেক্টর, সুপ্ত ভেক্টরে বের করতে ব্যবহার করা হয়েছিল। ফলস্বরূপ, জাহাজগুলির সম্পূর্ণ পরীক্ষার ডেটাসেটটি ভেক্টরগুলিতে উপস্থাপিত হয় যার মোট আকৃতি [3,000, 128]।

এই দৃশ্যায়ন শুধুমাত্র একটি প্রযুক্তিগত অর্জন নয়; এটি ডিজাইনারদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার। একটি ভিজ্যুয়াল বিন্যাসে ডেটার জটিলতা হ্রাস করে, ডিজাইনাররা ডিজাইনের স্থানের মধ্যে প্যাটার্ন, ক্লাস্টার এবং সম্পর্কগুলি আরও সহজে সনাক্ত করতে পারে। এটি আরও জ্ঞাত সিদ্ধান্ত গ্রহণের অনুমতি দেয় এবং সৃজনশীল অন্বেষণের জন্য নতুন পথ খুলে দেয়।

তুলনা: প্যারামেট্রিক স্পেস বনাম ফিচার স্পেস

ডিজাইন স্পেস বিশ্লেষণ প্যারামেট্রিক এবং বৈশিষ্ট্য স্পেস কিভাবে উপস্থাপনা এবং নকশা সমাধান সংগঠিত মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য হাইলাইট. চিত্র 6 ভেসেল ডেটাসেটের জন্য ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডার (VAE) মডেল দ্বারা তৈরি বৈশিষ্ট্য নকশা স্থানের একটি 2D ভিজ্যুয়ালাইজেশন উপস্থাপন করে। এই চিত্রে, আমরা লক্ষ্য করি যে অনুরূপ রূপগত বৈশিষ্ট্যযুক্ত জাহাজগুলি স্বাভাবিকভাবেই একসাথে গুচ্ছবদ্ধ।

উদাহরণস্বরূপ, পাতলা পাত্রগুলি প্রধানত চিত্রের উপরের ডানদিকে অবস্থিত, যখন বড়, বাল্কিয়ার জাহাজগুলি নীচের বাম কোণে দখল করে। এই ক্লাস্টারিং প্যাটার্নটি VAE মডেলের নকশা প্যারামিটারের মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলি বোঝার এবং ম্যাপ করার ক্ষমতা এবং জাহাজের আকৃতিতে তাদের ফলস্বরূপ প্রভাবকে চিত্রিত করে।

বিপরীতভাবে, চিত্র 7-এ প্যারামেট্রিক স্থান পরীক্ষা করার সময়, আমরা একটি ভিন্ন সাংগঠনিক কাঠামো লক্ষ্য করি। যদিও অবতল জাহাজগুলিকে চিত্রের নীচে গোষ্ঠীভুক্ত করা হয়েছে, ক্লাস্টারিংটি জাহাজের উচ্চতার মতো অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ পরামিতিগুলিকে সম্পূর্ণরূপে বিবেচনা করে না। এই সীমাবদ্ধতা প্যারামেট্রিক ডিজাইন পদ্ধতির অন্তর্নিহিত, যা তাদের মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলি অন্বেষণ করার পরিবর্তে প্রতিটি প্যারামিটারকে স্বাধীনভাবে বিবেচনা করে।

ফলস্বরূপ, প্যারামেট্রিক নকশা স্থান প্রায়ই জাহাজ ফর্ম সম্পূর্ণ জটিলতা ক্যাপচার করতে ব্যর্থ হয়, সম্ভাব্য নকশা ফলাফল একটি অসম্পূর্ণ উপস্থাপনা নেতৃত্বে. বিপরীতে, বৈশিষ্ট্যের স্থান (উপরে দেখানো হয়েছে) আকৃতি, অবতলতা, উচ্চতা এবং প্রস্থে আরও সংক্ষিপ্ত এবং ধীরে ধীরে পরিবর্তনের অনুমতি দেয়, এই বৈশিষ্ট্যগুলি কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট এবং বিকশিত হয় সে সম্পর্কে আরও বিস্তৃত বোঝা প্রদান করে।

এই তুলনা আরও গভীর করার জন্য, একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম — ঘনত্ব-ভিত্তিক স্থানিক ক্লাস্টারিং অফ অ্যাপ্লিকেশান উইথ নয়েজ (DBSCAN) — প্যারামেট্রিক এবং বৈশিষ্ট্যযুক্ত স্থান উভয় ক্ষেত্রেই প্রয়োগ করা হয়। চিত্র 8 এই ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়ার ফলাফলগুলিকে চিত্রিত করে। প্যারামেট্রিক ডিজাইন স্পেসে, আমি মোট সাতটি ক্লাস্টার চিহ্নিত করেছি: তিনটি বড় এবং চারটি ছোট।

যাইহোক, এই ক্লাস্টারিং প্যারামেট্রিক স্পেসের একটি উল্লেখযোগ্য ত্রুটি প্রকাশ করে-এটি স্থানীয় স্কেলে ডিজাইনের বৈকল্পিক তুলনা করার জন্য পর্যাপ্ত তথ্য প্রদান করে না। এমনকি একই ক্লাস্টারের মধ্যে, প্যারামেট্রিক স্পেস জাহাজের আকারে চরম বৈচিত্র দেখায়, যা নকশাগুলিকে কীভাবে গোষ্ঠীভুক্ত করা হয় তাতে সংগতি এবং ধারাবাহিকতার অভাব নির্দেশ করে।

অন্যদিকে, বৈশিষ্ট্য নকশা স্থান নয়টি স্বতন্ত্র ক্লাস্টার সহ আরও পরিমার্জিত ক্লাস্টারিং কাঠামো উপস্থাপন করে: ছয়টি প্রধান ক্লাস্টার এবং তিনটি ছোট। ফিচার স্পেসে, বিভিন্ন ক্লাস্টারের মধ্যে ট্রানজিশন মসৃণ হয়, যা আমরা স্থান (স্থানীয় পরিবর্তন) এবং সমগ্র ভিজ্যুয়ালাইজেশন (বৈশ্বিক পরিবর্তন) জুড়ে চলার সময় ফর্মগুলিতে ধীরে ধীরে পরিবর্তনগুলি প্রতিফলিত করে৷ উদাহরণস্বরূপ, ছোট জাহাজগুলি ধারাবাহিকভাবে শীর্ষে অবস্থিত, যখন লম্বা জাহাজগুলি নীচের অংশটি দখল করে।

তদুপরি, মহাকাশ জুড়ে অনুভূমিকভাবে সরে গিয়ে, আমরা অবতল থেকে উত্তল আকারে একটি স্থানান্তর লক্ষ্য করি, যা তাদের বৈশিষ্ট্যের তুলনায় জাহাজের রূপগুলি কীভাবে পরিবর্তিত হয় তার একটি স্পষ্ট এবং স্বজ্ঞাত উপস্থাপনা প্রদান করে। ফিচার স্পেসে এই সমন্বিত ক্লাস্টারিং ডিজাইনারদের অনুরূপ ডিজাইনের বিকল্পগুলির মধ্যে আরও সচেতন এবং স্থানীয় তুলনা করতে দেয়, যা উল্লেখযোগ্যভাবে ডিজাইন অন্বেষণ প্রক্রিয়াকে উন্নত করে।

ডিজাইন এক্সপ্লোরেশনের ভবিষ্যত

এই কাজটি দেখায় যে গভীর শিক্ষা উল্লেখযোগ্যভাবে নকশা অন্বেষণ প্রক্রিয়াকে উন্নত করতে পারে, একটি নতুন দৃষ্টান্ত প্রদান করে যা প্যারামেট্রিক মডেলিংয়ের সীমাবদ্ধতার বাইরে যায়। স্বতন্ত্র প্যারামিটার থেকে জটিল বৈশিষ্ট্য সম্পর্কের দিকে ফোকাস স্থানান্তর করে, আমি একটি পদ্ধতি তৈরি করেছি যা ডিজাইনের স্থানগুলির আরও ব্যাপক এবং স্বজ্ঞাত অন্বেষণের অনুমতি দেয়।

বৈশিষ্ট্য স্পেস এক্সপ্লোরেশন গণনামূলক নকশা ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি প্রতিনিধিত্ব করে. প্যারামেট্রিক মডেলিংয়ের সীমাবদ্ধতার বাইরে চলে যাওয়ার মাধ্যমে, সৃজনশীলতা এবং উদ্ভাবনের নতুন স্তরগুলি আনলক করা হয়, ডিজাইনারদের এমন সরঞ্জাম সরবরাহ করে যা তাদের কাজের ক্ষেত্রে আরও বেশি স্বাধীনতা এবং নির্ভুলতা সরবরাহ করে।

এই পদ্ধতিটি কেবল ডিজাইনাররা তাদের সরঞ্জামগুলির সাথে কীভাবে যোগাযোগ করে তা পরিবর্তন করে না তবে কী অর্জন করা যেতে পারে তার জন্য নতুন সম্ভাবনাও উন্মুক্ত করে। প্রযুক্তির বিকাশ অব্যাহত থাকায়, গভীর শিক্ষা এবং কম্পিউটেশনাল ডিজাইনের একীকরণ নিঃসন্দেহে সৃজনশীলতার ভবিষ্যত গঠনে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।

আরও বিশদ বিবরণের জন্য বা ফলাফলের বৈশিষ্ট্য স্থানটি অন্বেষণ করতে, প্রকল্পের ওয়েবসাইট দেখুন: https://tcabezon.github.io/3Dexploration/ বা গবেষণা নিবন্ধ: "প্যারামেট্রিক স্পেসের বাইরে ডিজাইন স্পেস এক্সপ্লোরেশনের বিকল্প হিসাবে বৈশিষ্ট্য স্পেস এক্সপ্লোরেশন" যা এই প্রকল্পের পিছনে থাকা সমগ্র গবেষণা প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করে।