Muundo wa usanifu na utafiti wa AI Samuvel Benhursha anafanya kazi ya kwanza ya kuzuia kwa mabadiliko ya usanifu wa AI, yaliyothibitishwa kwa njia ya uchapishaji uliochaguliwa na washirika, mafundisho yaliyoalikwa, kutambuliwa kwa mashindano, na maonyesho ya umma. AI ya kuzalisha sasa inaweza kuzalisha picha za usanifu katika sekunde. Kwa maneno machache, picha ya reference, na algorithm itatoa horoscope ya ajabu, makumbusho ya futuristic, au hekalu linaloweza kuibuka wakati wa mchana wa jua. Matokeo mara nyingi ni ya kuvutia kwa macho. Lakini kasi ina athari ya upande: inaweza kupunguza wajibu wa kiwango ambacho hufanya usanifu kuwa zaidi ya picha - kielelezo, ujuzi wa hali ya hewa, mawazo ya muundo, na kumbukumbu ya kitamaduni. Katika miaka miwili iliyopita, msanifu wa usanifu na mtafiti wa AI huru Samuvel Benhursha amekuwa akijenga mtazamo tofauti juu ya mifumo ya kuzalisha. Badala ya kuanza na maagizo, anaanza na usanifu. Kwa mtazamo wake, AI ya kuzalisha haipaswi kubadilisha mawazo ya usanifu; inapaswa kufuata. Mtazamo huo umefunuliwa rasmi zaidi katika utekelezaji wa mkutano wa 2025 wa IEEE unaojulikana kama "Udhibiti wa Muundo wa Kiarabu wa Usanifu katika Mipango ya Usanifu wa Usanifu kupitia Mitandao ya Generative Adversarial," iliyoorodheshwa na DOI 10.1109 / ICCAMS65118.2025.11233879 na kuunganishwa na utekelezaji wa ICCAMS. Utafiti unaonyesha mabadiliko ya "mipango ya jadi hadi usanifu wa wakati" sio kama remixing ya stylistic, lakini kama mchakato wa hesabu ya muundo. Katika ngazi ya algorithmic, utafiti unatumia Mtandao wa Generative Adversarial (GANs) - paradigm ya kujifunza ya upinzani ambapo generator na discriminator iteratively kufafanua outputs dhidi ya kila mmoja. Badala ya kutumia GANs kama injini za uvumbuzi wa macho, mfumo unajenga vikwazo vya usanifu moja kwa moja ndani ya muundo huu wa upinzani. vipengele vya usanifu vinavyotafsiriwa katika maonyesho ya kipengele cha kompyuta kabla ya mabadiliko, kuruhusu utambulisho kuhifadhiwa wakati hali ya utendaji inabadilika. Sehemu ya uthibitisho ya makala inahusu PSNR, SSIM, na RMSE—metric zaidi inayohusiana na picha na ujenzi wa ishara. Nambari yenyewe hazipatikana kama maonyesho. Uwepo wao unaonyesha kitu cha kimya zaidi: jaribio la kuhamisha AI ya usanifu kutoka kwa ujuzi hadi uwajibikaji. Ikiwa mabadiliko haiwezi kulinganishwa kati ya iterations, haiwezi kuboreshwa kwa uwajibikaji. Kwa kuingiza sawa na mabadiliko ya mabadiliko katika majaribio ya usanifu, kazi hiyo inaonyesha kwamba mabadiliko ya kuzalisha yanaweza kutathminiwa kama mchakato wa kupima badala ya kusherehekea kama mshangao wa style. Katika enzi ambapo utendaji wa kujenga na majaribio ya hali ya hewa ni wasiwasi wa Tathmini ya kiufundi iliyoandikwa mwanzoni mwa 2026, inaimarisha tafsiri hiyo. Mkurugenzi Mtendaji wa Techjays Philip Clements Samuelraj anasema kwamba "Ushirikiano wa viwango vya kudhibiti ndani ya modeling ya generative haujulikani kwa kawaida katika utafiti wa kubuni ya maombi," na zaidi inaelezea mfumo kama muundo wazi wa mabadiliko ya usanifu kama mchakato wa hesabu unaoweza kutathmini. Utafiti huo pia umepita zaidi ya kuchapishwa kwa mazungumzo ya kitaaluma. Mwezi Februari 2026, Mohamed Sathak A.J. Academy of Architecture katika Chennai aliwakaribisha Benhursha kutoa hotuba rasmi ya wageni wa virtual kulingana na utafiti wake wa IEEE. Mkutano huo ulijadili AI ya kuzalisha katika mabadiliko ya usanifu, ufafanuzi mpya wa hali ya hewa wa mambo ya jadi, na ushirikiano wa mbinu za kubuni ya kompyuta katika mawazo ya kisasa ya usanifu. Ikiwa karatasi ya IEEE inajenga msingi wa kisayansi, mazoezi makubwa ya Benhursha hutafsiri msingi huo katika mzunguko wa kazi wa utaratibu anayeita "Mfumo wa kuzalisha unaounganisha fomu, mazingira, na muda wa kitamaduni." Mchakato unaanza na nia ya hadithi na mpango wa kijamii na utamaduni. Kisha unaanzisha polarity ya kiuchumi na usanifu - kama usanifu hufanya kama mfumo wa mazingira, kama mazingira ni kuingizwa ndani ya muundo, au kama fomu iliyoundwa hupandwa katika eneo. Mtazamo wa hali ya hewa na wakati wa hewa unafuata: msimu, hali ya hewa, hali ya mwanga, na utambulisho wa kijiografia. Masharti ya kihistoria na utambulisho wa typological ni kufafanuliwa kabla ya picha moja iliyoundwa. Kielelezo cha anchor hutolewa na tathminiwa kupitia lens ya muundo iliyoundwa kwa kuzingatia uunganisho wa muundo na kiwango cha nafasi. Vifaa, mkakati wa kutazama filamu, na muundo Katika muundo huu, AI ya kuzalisha inakuwa injini ya rendering kwa sababu za awali. Mzunguko wa kazi unahitaji kwamba utambulisho wa usanifu unakuja kabla ya upanuzi wa macho. Matoleo sio mifumo ya kujitenga, bali ni ishara ya mfumo uliowekwa ambao unajumuisha fomu, mazingira, na wakati wa utamaduni. Mbali na mazingira ya utafiti na maonyesho, uzoefu wa usanifu wa Benhursha unaanzisha mbinu hii katika mazoezi ya kujengwa. Alikifanya kazi hapo awali katika Solomon Cordwell Buenz (SCB), ambapo aliitumia mtiririko wa kazi unaohusiana na AI wakati wa maendeleo ya miradi kama vile 533 Kirkham, kuunganisha majaribio ya kompyuta katika utaratibu wa usanifu wa kweli. Anashiriki katika kamati ya maendeleo ya AI huko Jensen Architects, ambapo anachangia katika mapendekezo ya utafiti wa ndani na utafiti wa kuingiza mbinu za AI za kwanza katika mtiririko wa kazi wa kubuni wa ofisi. Katika mashindano ya Arch Hive AI Architecture 2023 yenye mandhari ya "Natural Artificial," Amazing Architecture inachagua Benhursha kama mshindi wa nafasi ya tatu kwa "Kutembea kwa njia ya Nexus ya Futurism ya Maji, Paleobiology, Maisha ya Bahari, na Ufahamu wa Ekolojia." maoni ya kamati ya tuzo ilionyesha mradi huo kama kutafsiri mawazo ya bahari ya kina katika lugha ya usanifu wa usanifu kwa njia ya mchanganyiko, artikulation ya façade, na sequencing ya wageni - kuonyesha tathmini ya mantiki ya nafasi badala ya ufahamu wa uso. Makala ya 2025 ya TechBullion na Samuvel Benhursha, "Je, Majengo yanaweza kufikiri? - Kufikiria tena nafasi, harakati, na umati wa watu," inatafuta usanifu wa kukabiliana ambapo mifumo ya kupeleleza na uchambuzi ulioongozwa na AI inatoa mikakati ya nafasi ya kukabiliana. Mjadala huu unaweka AI ya kuzalisha ndani ya mazungumzo makubwa zaidi juu ya majengo ambayo yanaona umiliki, yanakabiliwa na mabadiliko ya mazingira, na kuendeleza kama mifumo ya nafasi ya akili. Katika mwaka wa 2024, Benhursha pia alihudhuria kama jaji wa mashindano ya kimataifa ya Architectural Visualization ya Arch Hive, ambayo inaonyesha kutambuliwa na wenzake kwa ujuzi wake katika mbinu za usanifu wa kiarabu. Utafiti wake na falsafa ya kubuni umeonyeshwa zaidi katika Architectural Digest katika kitabu cha mchangiaji cha "Making Buildings Talk: The AI-powered Transformation ya Mazingira ya Miji," ambapo anazungumzia jinsi AI inaweza kupanua zaidi ya uzalishaji wa picha kuathiri mifumo ya mageuzi, mawasiliano ya miji. Maonyesho yamewakilisha picha kwa watazamaji wa umma nje ya magazeti ya kitaaluma. “Seventh Times Square Billboard Showcase” ya Visual Art Journal mnamo Oktoba 2025 ilichapisha Benhursha miongoni mwa wasanii waliojulikana ambao kazi zao zilionekana kwenye skrini za Times Square. Katika Seoul, maonyesho ya “AFTERGLOW” ya Art Innovation Gallery huko Parnas Media Tower yamewasilisha kazi kubwa ya digital katika muundo wa billboard. Pia aliwasilisha maonyesho ya kujitolea huko Athens kwa kushirikiana na Arrival Gallery, kuimarisha zaidi uwepo wake wa kimataifa. Katika kila mazingira, picha za usanifu wa AI zilizotengenezwa ziliwasilishwa kwa kiwango cha miji, na kuweka mbinu za majaribio ndani ya utamaduni wa kijamii. Alichaguliwa moja kwa moja kwa maonyesho ya maonyesho huko London, Milan na Brighton. Pamoja na kutambua chuo kikuu na maonyesho ni watazamaji mkubwa sana wa digital. Profili ya umma ya Instagram ya Benhursha inaonyesha wafuasi zaidi ya 850k, ukubwa wa watazamaji unaofaa zaidi kwa majukwaa ya vyombo vya habari kuliko wasanifu binafsi na upatikanaji wa kila mwezi unaoendelea wa zaidi ya macho milioni moja. Watazamaji wake ni pamoja na studio kadhaa za usanifu zinazojulikana kimataifa na machapisho ya kubuni ya kimataifa, kutafakari ushiriki wa kiwango cha pamoja zaidi ya kuonekana kwa umma.Vitambulisho vya kujitegemea katika Digital Arts Blog na Visual Art Journal huelezea mazoezi ambayo huunganisha mafunzo ya kitaaluma na majaribio ya kuzalisha. Kiwango cha ushiriki kinaonyesha maslahi endelevu ya umma kwa hadithi ya Kwa usanifu, swali kuu sio tena kama zana za kuzalisha zitatumika. Zipo tayari kuingizwa katika mazoezi. Swali kubwa zaidi ni kama AI itaongeza majukumu ya usanifu - au kwa kimya kuondoa. Mchorozi wa Benhursha hutoa jibu la mwelekeo: kuanza na vikwazo, kuingiza mantiki ya kitamaduni na mazingira, na kuruhusu mifumo ya kuzalisha kufanya kazi chini ya mstari wa mawazo ya usanifu. Katika mfano huo, kubuni kwa AI inakuwa kitu ambacho kinaweza kuchukuliwa, kujadiliwa, kufundishwa, na kuboreshwa mara kwa mara - sio tu kutumika kama maudhui ya haraka. 
 
 Hadithi hii iliwasilishwa kama toleo la Jon Stojan chini ya HackerNoon's Business Blogging Program. Hadithi hii iliwasilishwa kama toleo la Jon Stojan chini ya HackerNoon's Business Blogging Program.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Sauti hii imetolewa katika lugha asilia ya hadithi!

Wakati AI ya kuzalisha huanza na ubunifu wa usanifu, sio haraka

About Author

MAONI

HANG TAGS

MAKALA HII ILIWASILISHWA NDANI

Related Stories

Master Crypto Security: Your Complete Guide to Safe Wallet Management

Details of the Aerial Voyage.—Kennedy silenced

Jinsi $ TRUTH token ya Swarm Network inapanga kukabiliana na taarifa mbaya kupitia uhakiki wa Blockchain

Speed up Swift compile time

Master Crypto Security: Your Complete Guide to Safe Wallet Management

Details of the Aerial Voyage.—Kennedy silenced

Jinsi $ TRUTH token ya Swarm Network inapanga kukabiliana na taarifa mbaya kupitia uhakiki wa Blockchain

Speed up Swift compile time

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps