La IA generativa, la capacidad de los algoritmos para procesar diversas entradas como texto, imágenes, audio, vídeo y código para generar contenido nuevo, está avanzando a un ritmo sin precedentes. tecnología NVIDIA está logrando avances significativos en muchas industrias, y el sector de arquitectura, ingeniería y construcción (AEC) probablemente se beneficiará enormemente, según el blog de tecnología de NVIDIA.
Modelos de difusión: un elemento clave de la IA generativa en AEC
Desde la introducción de la IA generativa, los modelos de lenguaje grande (LLM) como GPT-4 han estado a la vanguardia, reconocidos por su versatilidad en el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática y la creación de contenido. Además de esto, los generadores de imágenes como DALL-E de OpenAI, Imagen de Google, Midjourney y Stable Diffusion de Stability AI están cambiando la forma en que los arquitectos, ingenieros y profesionales de la construcción visualizan y diseñan proyectos, permitiendo la creación rápida de prototipos, una mayor creatividad y flujos de trabajo más eficientes.
Los modelos de difusión tienen una capacidad especial: pueden generar datos de alta calidad a partir de indicaciones agregando y eliminando gradualmente ruido de un conjunto de datos. Entrenar estos modelos implica agregar ruido a millones de imágenes durante muchas iteraciones y recompensar al modelo cuando recrea la imagen en el proceso inverso. Una vez entrenado, el modelo puede generar datos realistas, como imágenes, texto, vídeo, audio o modelos 3D.
Los modelos de difusión ofrecen varias ventajas específicas del sector AEC:
- Visualizaciones de alta calidad: Los modelos de transmisión pueden generar imágenes y videos fotorrealistas a partir de bocetos simples o descripciones de texto, lo que facilita representaciones y visualizaciones arquitectónicas detalladas.
- Iluminación natural y eficiencia energética: Estos modelos pueden generar mapas de iluminación natural y analizar el impacto de la luz natural en el diseño de edificios, optimizando así la ubicación de las ventanas y mejorando la eficiencia energética.
- Prototipo rápido: Al automatizar la generación de visualizaciones y alternativas de diseño, los modelos de transmisión aceleran el proceso de diseño, lo que permite a arquitectos e ingenieros explorar más opciones de diseño más rápidamente.
- Ahorro de costes y optimización de procesos: Los modelos de transmisión permiten personalizar las políticas de modelado de información de construcción (BIM) en función de regiones y proyectos específicos, lo que reduce los costos del proyecto y mejora la eficiencia general.
Control y personalización con ControlNets
Los modelos de difusión pueden ser difíciles de controlar debido a la forma en que aprenden, interpretan y producen imágenes. Sin embargo, ControlNets, un grupo de redes neuronales entrenadas en tareas específicas, mejoran las capacidades del modelo base. Los arquitectos pueden ejercer un control estructural y visual preciso sobre el proceso de generación proporcionando referencias.
Por ejemplo, Sketch ControlNet puede transformar un dibujo arquitectónico en una representación completa. Se pueden combinar varios ControlNet para obtener control adicional, como emparejar un Sketch ControlNet con un adaptador para incorporar colores y estilos específicos.
Aproveche las capacidades informáticas aceleradas de NVIDIA
Los modelos con tecnología NVIDIA, como SDXL Turbo y LCM-LoRA, ofrecen un rendimiento líder en la industria con capacidades de generación de imágenes en tiempo real. Estos modelos mejoran significativamente la velocidad de inferencia y reducen la latencia, permitiendo la producción de hasta cuatro fotogramas por segundo, lo que reduce significativamente el tiempo necesario para generar imágenes de alta resolución.
Crear y personalizar plantillas de entrega
Las organizaciones pueden aprovechar los modelos de entrega de varias maneras: utilizando modelos previamente entrenados tal como están, personalizándolos para necesidades específicas o creando nuevos modelos desde cero. Los modelos previamente entrenados se pueden implementar de inmediato, lo que reduce el tiempo de comercialización y minimiza la inversión inicial. La personalización de modelos previamente entrenados implica realizar ajustes con un conjunto de datos de dominio específico para adaptarse mejor a necesidades específicas, mejorando así la precisión y relevancia. La creación de modelos desde cero, aunque requiere muchos recursos, permite la creación de soluciones altamente especializadas que abordan desafíos únicos.
Para las empresas que desean una forma fácil de usar para comenzar a personalizar las plantillas de entrega, NVIDIA AI Workbench proporciona un entorno optimizado. Proporciona proyectos preconfigurados adaptables a diferentes datos y casos de uso, ideales para un desarrollo iterativo rápido y pruebas locales.
Innovación responsable con modelos de difusión
El uso de modelos de IA implica varios pasos críticos, incluida la recopilación de datos, el preprocesamiento, la selección de algoritmos, el entrenamiento y la evaluación. Es igualmente importante integrar prácticas responsables de IA en todo este proceso. Los modelos de IA generativa son susceptibles a sesgos, vulnerabilidades de seguridad y consecuencias no deseadas. NVIDIA presentó Accelerated Confidential Computing, una característica de seguridad revolucionaria que mitiga las amenazas y al mismo tiempo brinda acceso a la aceleración sin precedentes de las GPU NVIDIA H100 Tensor Core para cargas de trabajo de IA.
Comenzar
La IA generativa, en particular los modelos de difusión, está revolucionando la industria AEC al permitir la creación de representaciones fotorrealistas y diseños innovadores a partir de bocetos simples o descripciones textuales. Las empresas de AEC deben priorizar la recopilación y gestión de datos, identificar procesos que pueden beneficiarse de la automatización y adoptar un enfoque gradual para la implementación. El programa de capacitación de NVIDIA ayuda a las organizaciones a capacitar a su fuerza laboral en las últimas tecnologías y cerrar la brecha de habilidades al brindar talleres y cursos técnicos integrales y prácticos.
Para más detalles, visite Blog de tecnología de NVIDIA.
Fuente de la imagen: Shutterstock