生成AIは急速に進歩しており、建築、エンジニアリング、建設 (AEC) 業界はこのテクノロジーから大きな恩恵を受けようとしています。AEC 企業は長い間、断片化されたデータ システムの課題に直面しており、非効率性とコストの増加につながっています。生成AI は、データの統合、設計タスクの自動化、コラボレーションの強化を実現し、より効率的で持続可能なプロジェクトへの道を開きます。

生成 AI のコア コンポーネントである拡散モデルは、AEC セクターを変革しています。GPT-4 などの大規模言語モデルや DALL-E などの画像ジェネレーターを含むこれらのモデルにより、専門家はより創造的かつ効率的にプロジェクトを視覚化および設計できます。拡散モデルは、データにノイズを追加したり除去したりすることで、画像、テキスト、3D モデルなどの高品質でリアルなコンテンツを生成できます。このプロセスにより、建築家やエンジニアにとって重要な迅速なプロトタイピングと詳細な出力が可能になります。

ニューラル ネットワークのサブセットである ControlNet は、拡散モデルの機能を強化し、建築家が生成プロセスを正確に制御できるようにします。複数の ControlNet を組み合わせることで、専門家は特定の構造要件や視覚要件に合わせて設計を調整できます。NVIDIA の高速コンピューティング機能により、これらのモデルのパフォーマンスがさらに向上し、リアルタイムの画像生成が可能になり、レーテンシーが短縮されます。

AEC 業界では、事前トレーニング済みのモデルを使用して迅速に展開したり、特定のニーズに合わせてカスタマイズしたり、新しいモデルをゼロから構築したりするなど、さまざまな方法で拡散モデルを活用できます。各アプローチにはさまざまな利点があり、組織はリソースとプロジェクトの目標に応じて最適な方法を選択できます。NVIDIA は、拡散モデルの展開とカスタマイズをサポートするために、NIM、AI Workbench、NeMo などのさまざまなツールとプラットフォームを提供しています。

AI モデルを使用する際には、責任あるイノベーションが不可欠です。偏見、セキュリティの脆弱性、予期しない結果を防ぐために、責任ある AI プラクティスを統合することが不可欠です。NVIDIA の高速 Confidential Computing は、処理中の機密データのセキュリティを確保します。生成 AI の導入を検討している AEC 企業は、データ管理に重点を置き、自動化の機会を特定し、段階的な実装アプローチを採用する必要があります。また、人材育成をサポートするために NVIDIA のトレーニング プログラムも利用できます。

ソース:NVIDIA Developer Blog