diseñador británico Ross Lovegrove y su estudio han colaborado con Google DeepMind para co-crear un silla usando un generativo AI entrenado en el diseñador bocetos.
La empresa de desarrollo de IA de Google trabajó con Lovegrovedirector creativo de su estudio HeV y práctica del diseño Módem en el proyecto, que implicó generar cientos de iteraciones de una silla con el estilo sinuoso característico del diseñador.
Luego, el equipo realizó una iteración: Semilla 6143 – y lo perfeccionó hasta convertirlo en una silueta 3D y un modelo CAD utilizando una combinación de inteligencia synthetic y software program industrial, antes de finalmente imprimir en 3D el diseño del asiento en steel.
El proyecto comenzó en Google DeepMind, donde los investigadores estaban interesados en explorar cómo los artistas y diseñadores utilizan la IA y dan forma al desarrollo futuro de la tecnología en torno a sus aportaciones.
El estudio de Lovegrove ha sido experimentando con IA durante varios añospero la colaboración presentó una oportunidad para obtener una comprensión más profunda del funcionamiento de los modelos de IA y explorar el potencial de la creatividad.
«No estamos interesados en utilizar la IA para hacer algo que existe o algo que es una réplica», dijo Colombo a Dezeen. «Tenía que sentirse diferente, pero diferente y estructuralmente inteligente».
DeepMind y el equipo creativo comenzaron afinando el generador de texto a imagen de Google Imagen en los bocetos de Lovegrove, aplicando un proceso conocido como adaptación de rango bajo (LoRA) que se utiliza para ajustar grandes modelos previamente entrenados para tareas específicas.
El lenguaje rápidamente se convirtió en un foco clave del proyecto, tanto en el lado de la capacitación, para articular un léxico de diseño apropiado para el trabajo de Lovegrove, como en el lado de las indicaciones, para lograr que el modelo de IA rompiera con las convenciones.
«El lenguaje no funcionaba… 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 disponible en línea, y eso es extremadamente genérico», dijo Colombo.
Esto significó que cuando el equipo intentó solicitar términos técnicos o descriptivos especializados, no pudieron generar imágenes que coincidieran adecuadamente.
«Por ejemplo, no podíamos utilizar lenguaje paramétrico», dijo Colombo. «No pudimos utilizar el lenguaje utilizado en el estudio para describir la práctica de Ross».
«Lo que sea, esencialismo orgánico, paramétrico, desmaterializado: no se entendieron todas las palabras que normalmente usaríamos para describir su trabajo».
En última instancia, incluso después de enriquecer el modelo con un vocabulario lovegroveiano, los diseñadores descubrieron que tenían que pensar lateralmente con sus indicaciones para generar imágenes que les interesaran.
Esto incluía no utilizar la palabra «silla», a pesar de que los colaboradores habían decidido desde el principio que su proyecto sería una silla.
«Una cosa que entendí es que la silla es un sustantivo muy mimado», dijo Colombo. «Cada vez que usaba el sustantivo silla, period imposible que la máquina fuera más allá del estereotipo de respaldo recto, asiento recto y cuatro patas».
Cuando se trata de los tipos de indicaciones que el equipo terminó utilizando, Colombo proporciona el ejemplo de «extensión de superficie única y sin fisuras, forma biomórfica, flujos laterales».
Después de seleccionar una iteración con la que estaban satisfechos, el equipo creativo utilizó el asistente digital de IA Gemini de Google para visualizar el diseño en múltiples perspectivas antes de crear un modelo CAD y ejecutar simulaciones utilizando software program estándar de la industria. Luego fabricaron el diseño en steel utilizando un brazo robótico directo. impresión 3D.
El proyecto marcó la primera vez que Google DeepMind impulsó los modelos Imagen y Gemini para traducir imágenes 2D en modelos 3D utilizando un lenguaje de diseño específico como el de Lovegrove, según la gerente de producto Bea Alessio.
Los científicos investigadores de DeepMind están entusiasmados con el proyecto, particularmente porque produjo un objeto físico que period funcional y en el que se podía sentarse, explicó Alessio.
«Estamos ansiosos por aprender junto con los diseñadores», dijo. «Revisamos todos los comentarios… Queremos entender de dónde provienen el potencial y los desafíos, y cuál es la mejor manera de resolverlos».
Por su parte, Lovegrove y Colombo tienen sentimientos encontrados sobre el valor de la IA en el diseño, pero consideran esencial explorar activamente sus implicaciones a medida que evoluciona la industria.
En lo que respecta a la iteración, Lovegrove consideró que los resultados exagerados generados por máquinas a veces se parecían más al trabajo 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 increíblemente discutible si el resultado del proyecto Google DeepMind supone una mejora», afirmó.
El proyecto de investigación fue una colaboración con Google DeepMind.
«Porque la forma en que funciona la mente humana, especialmente después de tantos años de diseño, es que instantáneamente, en un instante, se evalúa la masa del materials, la función, la ergonomía y el peso», dijo el diseñador. «Puedes saber en un instante si algo tiene lo que se necesita».
«No está mal», concluyó Lovegrove sobre la Semilla 6143. «Si tuviera que intervenir [more actively]lo cambiaría bastante radicalmente. Pero no está muy lejos en proporción o en la altura del asiento y esas cosas, que son factores importantes en la creación de una silla».
Será en los próximos años, afirma Lovegrove, cuando las colaboraciones con modelos de IA traerán resultados realmente sorprendentes en el diseño 3D.
Se descubrió que los diseñadores son el grupo de la industria creativa más escéptico con respecto a la IA. en una encuesta de actitudes reciente en el Reino Unidoy cuatro de cada cinco dicen que la tecnología socava la originalidad.
La foto superior es de Enric Badrinas, todas las demás de Martina Ferrera.
