مرحبًا، معكم BIMBOX.

نتحدث اليوم عن منتج يبدو للوهلة الأولى أنه أداة ذكاء اصطناعي لتوليد الصور في صناعة البناء، لكنه في الحقيقة أكثر من ذلك بكثير، اسمه بالصينية تولينغ، واسمه بالإنجليزية AidMaster.

عرفنا هذا المنتج في وقت مبكر جدًا، ففي عام 2023 أثناء زيارتنا إلى مجموعة شركة معهد هونان للتصميم المعماري (المعروفة اختصارًا باسم معهد هونان) شاهدنا عرضًا توضيحيًا للمنتج على أرض الواقع، ولاحقًا حين كتبنا قصة «الفرسان الثلاثة» في معهد هونان، ذكرنا هذا المنتج الذي أُطلق مبكرًا، ومنذ ذلك الحين والأصدقاء المتابعون يسألوننا باستمرار: كيف أصبحت أداة توليد الصور بالذكاء الاصطناعي من معهد هونان؟ ومتى سيكون بإمكاننا استخدامها؟

ودون إطالة، إليك الخلاصة أولًا: تولينغ متاح الآن بالكامل للأفراد، ولا يحتاج إلى تثبيت أي برنامج، فبمجرد التسجيل يمكنك استخدامه.

وقبل بضعة أيام، استضفنا عددًا من أعضاء الفريق الذي يقف وراء هذا المنتج في «أمسيات التقدم الرقمي»، وتحدثنا بإسهاب عن وظائف المنتج، وعن سبب انتظاره من إطلاقه عام 2023 حتى اليوم ليُفتح بالكامل، وما المشكلات التي كان يعالجها خلال تلك الفترة.

وفيما يلي سنشاركك صورة كاملة استنادًا إلى هذا الحوار الذي استغرق أكثر من ساعتين.

يتولى تطوير AidMaster وتشغيله فريق مشروع يضم أكثر من عشرة أشخاص، وينبثق هذا الفريق عن معهد الأبحاث الرقمية الذي أسسه معهد هونان خصيصًا.

وقد نشأ معهد الأبحاث الرقمية من الصفر، وخلف ذلك قصة رائعة للغاية، تناولناها بالتفصيل في مقال «من عصر BIM الفوضوي إلى عصر النظام الرقمي: القصة الجديدة لـ«الفرسان الثلاثة» في معهد هونان».

يضم معهد الأبحاث الرقمية حاليًا نحو 60 شخصًا، من بينهم أكثر من عشرة متخصصين في مجالات العمارة والإنشاءات والتدفئة والتهوية وتكييف الهواء التقليدية، ويجمعون إلى جانب ذلك قدرات التطوير الرقمي، أما الباقون فهم من كوادر الحوسبة المتخصصة في تطوير الواجهة الأمامية والخلفية ومحرك UE ومهندسي الذكاء الاصطناعي، وكثير منهم لديهم خبرة عمل في شركات كبرى. وقد أتاح هذا الفريق الممزوج عبر التخصصات بيئة بحث وتطوير ممتازة.

وفي وقت مبكر من نهاية عام 2023، خلال مؤتمر معهد هونان الثاني للتكنولوجيا&حفل إطلاق المنتجات الرقمية، أطلق معهد الأبحاث الرقمية دفعة واحدة سبعة منتجات، من بينها ثلاث أدوات لتعزيز كفاءة التصميم، وأربع منصات للتشغيل والصيانة والرصد والتحكم موجهة للأعمال الجديدة.

بدأ مشروع تولينغ عام 2023، حين كانت تقنية توليد الصور بالذكاء الاصطناعي قد بدأت تظهر للتو في صناعة البناء، وكان الأعضاء الأوائل في البداية يطبّقونها ويجرّبونها ويستكشفونها ببساطة، دون اتجاه واضح، بل يمكن القول إنها كانت مجرد «لعب».

لاحظوا أن نموذج Stable Diffusion (SD) الشائع لم يكن أداؤه جيدًا بما يكفي، خاصةً في إنتاج الصور المعمارية إذ كانت النتائج متوسطة. لذا أمضوا وقتًا طويلًا في ضبط هندسة الأوامر (prompt)، فوجدوا تحسنًا ملحوظًا، ساعد المصممين بشكل كبير في توليد الصور المفاهيمية للتصميم.

فعلى سبيل المثال، عندما يريد المصمم توليد مبنى على هيئة «فقاعة وردية»، يكفيه إدخال بعض الكلمات المفتاحية مثل «فقاعة وردية، دائري، زجاج، شبه شفاف، تصميم ممتع»، فينتج النظام الشكل المطلوب. أو عندما يرغب المصمم في توليد مبنى بأسلوب «الكائنات البحرية»، ويدخل أوامر مثل «منحنيات، مبنى على شكل سمكة»، فإنه ينتج أيضًا ما يوافق ذوق المصممين المحترفين إلى حد كبير.

ورغم أن هذه الصور تُعدّ مجرد مخططات أولية نسبيًا مقارنةً بأعمال الإنتاج الجادة، فإنها تعكس بالفعل قدرًا من الفهم التصميمي والحس الجمالي، وبعد استكشاف معمّق، اقتنعوا بأن توليد الصور بالذكاء الاصطناعي يحمل إمكانات لمزيد من التطور.

وبعد تحقيق نجاح معيّن على صعيد التطبيق، خاضوا تجارب تقنية أعمق، إذ حوّلوا بعض المشروعات التاريخية الممثلة لمعهد هونان إلى مجموعة بيانات خاصة، ودرّبوا نموذج LoRA صغيرًا.

لم يكن حجم البيانات المُدخلة كبيرًا، وكانت متطلبات قدرة الحوسبة منخفضة جدًا، لكن النتيجة كانت مبهجة. فبعد اكتمال تدريب النموذج، استطاع تعلّم خصائص أسلوب التصميم في مجموعة البيانات بشكل جيد، ما زادهم يقينًا بأن لهذا المشروع مستقبلًا واعدًا.

ومن ثم أمضوا بضعة أشهر في وسم البيانات ومعالجتها يدويًا، ودرّبوا وأطلقوا أول نموذج كبير باستخدام مجموعة بيانات أضخم بكثير، مصدر معظمها مشروعات معهد هونان نفسه.

وبعد إطلاق النموذج، لاقى استحسانًا واسعًا في مجتمعات SD النشطة، وارتقى ترتيبه إلى المركز الثالث في التصنيف الأسبوعي لكامل فئة العمارة.

ثم بنوا منتجًا يتمحور حول هذا النموذج، وغلّفوا نموذجهم المدرَّب في تطبيق، وربطوا سير العمل على برنامج Rhino. وبذلك أصبح بإمكان المصمم، بكل سهولة، التقاط صور للنموذج المُنجَز داخل Rhino ثم استدعاء نموذج الذكاء الاصطناعي لتوليد الصور.

ومن خلال هذه التجربة، أتقنوا مسار التنفيذ من نموذج الذكاء الاصطناعي الأساسي إلى تغليف واجهة المنتج. وكانت الخطوة التالية هي تمكين مزيد من المصممين، بل وحتى بعض المستخدمين من مجالات أوسع، من استخدامه، ومن هنا خطرت لهم فكرة تطوير نسخة ويب.

وفي نهاية عام 2023، وبعد إطلاق هذا المنتج الأولي داخليًا، حظي باهتمام المصممين في القطاع، ونال دعم معهد الأبحاث الرقمية، فسرعان ما شُكّل فريق عمل خاص، غلب عليه أعضاء من مواليد ما بعد عام 1995 وحتى ما بعد عام 2000، فكان الفريق شابًا في مجمله، وضم وظائف متعددة كالواجهة الأمامية والخلفية وأبحاث الخوارزميات وإدارة المنتجات والفنون، ما أتاح تطويرًا أكثر احترافية ونقل المشروع من منتج تجريبي (Demo) إلى التطبيق الفعلي.

ومع تعمّق البحث والتطوير، تطورت تقنية نماذج توليد الصور الأساسية بسرعة، فأصبحت بنيات النماذج أقوى وكميات المعاملات أكبر. وتطلّب تدريب الجيل الجديد من النماذج متطلبات أعلى في التقنية وحجم البيانات على حد سواء. فطوّروا أدوات آلية لمعالجة البيانات لتعزيز الكفاءة، وفي يونيو من العام التالي، أُطلق رسميًا أول دفعة في القطاع من النماذج المعمارية المضبوطة القائمة على SDXL.

وفي وقت لاحق، واجه Stable Diffusion أزمة تجارية، وتحول اتجاه القطاع تدريجيًا من المصدر المفتوح إلى المصدر المغلق، وقلّت أكثر فأكثر النماذج مفتوحة المصدر المضبوطة لقطاعات محددة، وجاءت اللحظة التي تُختبر فيها قدرة فرق القطاعات المختلفة على تدريب نماذجها بنفسها.

وفي ذلك الوقت، كان النموذج من الجيل الثالث لفريق تولينغ قد توسّع حجم بياناته إلى مستوى مئات الآلاف، فلم يعد من الممكن الاعتماد على المعالجة اليدوية، بل تطلّب الأمر أدوات مؤتمتة بالكامل طوّروها بأنفسهم لمعالجة بيانات الصور. كما اكتشفوا أنه عند بلوغ هذا المستوى، ينطبق ما تقوله النماذج الأساسية من أن «القوة الغاشمة كفيلة بتحليق الطوب»؛ فطالما تحكّموا في المعاملات والخبرة، تحسّن أداء النموذج تحسينًا هائلًا، وأصبح قادرًا داخل نموذج واحد على تحقيق أداء شامل جيد عبر سيناريوهات متعددة كالعمارة والتصميم الداخلي وتنسيق المواقع والتخطيط الحضري.

وفي يناير من هذا العام، أطلق فريق تولينغ نموذجًا جديدًا قائمًا على XL ودُرّب بالاشتراك مع Glodon، وتوسّعت مجموعة البيانات إلى مئات آلاف المجموعات، وبفضل قدرة الحوسبة لدى Glodon وخبرة فريق تولينغ في التدريب، جاءت النتائج في الصدارة سواءً مقارنةً بالنماذج مفتوحة المصدر أو بالنماذج المعمارية المماثلة. كما يستعدون هذا العام لتدريب نسخة جديدة وتطويرها استنادًا إلى نموذج Flux من الجيل التالي وباستخدام حجم بيانات أكبر، لطرحها على منصة تولينغ.

وفي عام 2024، اكتمل تغليف AidMaster، وأُطلقت نسخة تجريبية داخلية موجّهة للمعهد. وسجّل حينها قرابة ألف مصمم من جميع أنحاء المعهد لاستخدامه، وكان النشاط مرتفعًا جدًا، ولا يزال جزء كبير من المصممين حتى اليوم يستخدمونه بكثرة في أعمال الإنتاج.

وبعدما رأت الشركة النتائج، أطلقت تولينغ أخيرًا على الشبكة العامة، وهكذا في أبريل 2025 فُتح تولينغ رسميًا للعامة. وخلال شهرين أو ثلاثة، استقطب أكثر من 5000 مستخدم، وجُمعت تعليقات كثيرة؛ فمقارنةً بالنماذج الكبيرة العامة، كانت الصور توافق إلى حد كبير المفاهيم التصميمية للمستخدمين، بحيث يمكن إدراجها مباشرةً في نصوص عروض تقديم المشروعات.

ومع تراكم التقنية، تقدّم فريق تولينغ أيضًا بطلبات لعدد من براءات الاختراع، ونشر عدة حقوق برامج وأوراق بحثية، وتعاون مع شركات ذات صلة لإنجاز مشروعات بحثية وطنية في مجال الذكاء الاصطناعي.

وهكذا انحلّت حيرتنا؛ فعلى مدى العامين الماضيين، كان فريق تولينغ يواصل تطوير نموذجه المتخصص، مستخدمًا بيانات احترافية بمستوى مئات الآلاف لضبط النموذج خصيصًا لصناعة البناء، ما جعل جودة الصور الناتجة وقابلية التحكم فيها تتفوق بوضوح على النماذج الكبيرة العامة مثل Midjourney وStable Diffusion.

وعلاوة على ذلك، بُذل جهد كبير في جانب التفاعل وسير العمليات، واستوعب الفريق واعتمد كثيرًا من احتياجات المصممين ومقترحاتهم، سعيًا لتمكين المصمم من «الاستخدام المباشر دون عناء»، فمهمتهم الأساسية تظل إعداد المخططات والتصميم، وليس من الواقعي أن يبذلوا في كل مرة جهدًا كبيرًا في كتابة الأوامر وضبط المعاملات بأنفسهم.

وهكذا، وصلنا اليوم إلى أن أصبح بإمكاننا أخيرًا استخدام منصة تولينغ.

وفيما يلي سنتجاوز كل أفكار التطوير، وننظر كليًا من منظور مصمم عادي، لنتعرّف على وظائف AidMaster.

يخدم منتج AidMaster حاليًا بشكل أساسي الصور الواقعية والصور المفاهيمية في أربعة تخصصات هي العمارة والتصميم الداخلي وتنسيق المواقع والتخطيط، ويحلّ سلسلة من المشكلات التي يواجهها المصممون.

فعلى سبيل المثال، في المرحلة الأولى من المشروع يتعيّن رسم المخططات ونمذجة المجسمات والتصيير ومعالجة الصور، والتواصل المتكرر مع العميل بشأن الصور الواقعية، وكثيرًا ما تُرفض، فيلزم إعادة النمذجة والتصيير. أما الذكاء الاصطناعي فيمكنه مساعدة المصمم على تخطي تلك الخطوات الوسيطة المعقدة، والوصول مباشرةً إلى الصورة الواقعية بخطوة واحدة، بما يعزز كفاءة التواصل وتسليم الأعمال.

لا يحتاج تولينغ إلى تثبيت أي برنامج، فبزيارة الموقع (https://www.aidmaster.cn) وتسجيل الدخول إلى الحساب يمكن استخدامه مباشرةً، وعلى الجانب الأيسر تظهر جميع الأدوات التي تشمل أساسًا 4 أقسام، موجّهة للمصممين في مراحل مختلفة وباحتياجات مختلفة.

يستهدف هذا القسم المبتدئين بشكل أساسي، إذ تُضبط جميع المعاملات مسبقًا في الخلفية، وتكون العملية بسيطة للغاية، دون الحاجة إلى التعامل مع أوامر Prompt المعقدة؛ فبمجرد أن يتقن المصمم قليلًا من التشغيل، يستطيع الحصول على نتائج مرضية إلى حد كبير في السيناريوهات التالية.

نقل الإلهام: يمكن الاستفادة من بعض الصور غير المعمارية، مثل الكائنات في الطبيعة والأشياء اليومية وغيرها، لتوليد مخططات معمارية. فالكثير من التصاميم المعمارية اليوم تستلهم من الطبيعة، وقد يكون لدى بعض العملاء تفضيلاتهم الخاصة، ما يتيح في المرحلة الأولى إجراء مقارنات بين عدد كبير من المخططات.

توليد المخططات الخطية: بمجرد رفع صور مرسومة يدويًا، يمكن توليد مجموعة كاملة من الصور الواقعية مباشرةً. فكثير من المصممين يحبون الرسم أولًا على الورق، ثم تحقيق منظور ومواد وتأثيرات إضاءة دقيقة عبر توليد الصور بالذكاء الاصطناعي، وهذه الوظيفة محبوبة لدى عدد كبير من المصممين.

تصيير النموذج: سواءً أكان النموذج من نوع الكتل الحجمية أم نموذجًا ثلاثي الأبعاد دقيقًا نسبيًا، يمكن تصييره مباشرةً على المنصة. ولأنها تستدعي لقطة من النموذج مباشرةً، فلا علاقة للأمر ببرنامج النمذجة المستخدم. وتؤثر الألوان والمواد داخل النموذج على استنتاج الذكاء الاصطناعي للمفهوم عند توليد الصورة الواقعية.

تجديد المباني: تناسب جدًا اتجاه تجديد المدن الرائج حاليًا، والمشروعات «السريعة والمختصرة» التي تتطلب إنجاز التجديد بسرعة؛ فيكفي التقاط صورة في الموقع، لتستخرج مباشرةً عند العودة صورة واقعية لما بعد التجديد، بما يتيح للعميل تحديد مفهومه بسرعة، دون حاجة إلى القياس أولًا ثم النمذجة والتصيير وإخراج الصور، ما يوفر جهدًا كبيرًا.

تزيين المنازل: تُستخدم هذه الوظيفة في مجال الديكور والتشطيب، إذ تُضاف عبر الذكاء الاصطناعي عناصر الزخرفة والأثاث وغيرها، لعرض مظهر المنزل على العظم بعد تشطيبه، وهي محبوبة كثيرًا لدى مصممي الديكور الداخلي.

يناسب هذا القسم المصممين غير الراضين عن التأثيرات المُعدّة مسبقًا على المنصة، والذين يتطلبون قدرًا أعلى من التحكم في الصور الناتجة، إذ يمكنهم ضبط معاملات أكثر تفصيلًا وفق احتياجاتهم.

فعلى سبيل المثال، يمكن التحكم في نتيجة توليد الصورة الواقعية من خلال الأوزان المختلفة لأربعة أبعاد في قوة التحكم بالصورة، وهي: الخطوط والعمق والمواد والصورة الأصلية.

تغيير الأجواء

نقل الأسلوب

عندما يكون المصمم قد أنجز التوليد الأولي في الأقسام السابقة، يمكنه الانتقال إلى هذا القسم لإجراء بعض التعديلات اللاحقة.

التكبير عالي الدقة: إذا شعرت بعد توليد الصورة أن التفاصيل لا تزال غير كافية، يمكنك مواصلة رفع الدقة؛ فهي لا تدعم الصور المولَّدة على منصة تولينغ فحسب، بل يمكن تكبير أي صورة تُرفع بدقة عالية عبر خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

توسيع الأبعاد: عند الحاجة إلى إعداد ملصقات بأبعاد خاصة، إذا كانت نسبة الصورة الأصلية غير كافية، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتوسيع الصورة أفقيًا أو رأسيًا، مع إضافة المشاهد المحيطة بشكل طبيعي جدًا.

الطمس والإزالة: قد يظهر أحيانًا في الصور المولَّدة بالذكاء الاصطناعي بعض الأخطاء (bug) أو عناصر لا يرغب بها المصمم، فيمكن إزالتها بضغطة واحدة عبر هذه الوظيفة.

الطمس والاستبدال: يمكن الحفاظ على التأثير العام مع استبدال وتوليد أجزاء من الصورة. فعلى سبيل المثال، بإدخال الأمر «استبدل الكتلة المربعة بكتلة منحنية»، تتوافق الصورة المولَّدة حديثًا بسلاسة مع المفهوم المعماري والشكل السابقين.

وبفضل هذه الأدوات، يستطيع المصمم تقليل عدد مرات «السحب العشوائي» باستخدام الذكاء الاصطناعي، دون الحاجة إلى إعادة العمل كليًا لمجرد عدم الرضا عن جزء منه، كما تساعده على التحرر من مرحلة المعالجة اللاحقة ببرنامج PS، وإنجاز جميع الأعمال ضمن مجموعة أدوات واحدة.

يعتمد هذا القسم على الذكاء الاصطناعي لتحقيق تحرير متقدم للصور، ويمكّن من إنجاز كثير من الوظائف التي يعجز SD عن تحقيقها. فهو لا يولّد الصور بكلمات مفتاحية متفرقة أو عبر التحكم في الحدود الخارجية، بل من خلال إدخال لغة طبيعية بسيطة لوصف المتطلبات وتوليد الصورة.

فعلى سبيل المثال، ارفع صورتين، ثم أدخل «ولّد صورة باستخدام الكرسي من الصورة الأولى والمشهد من الصورة الثانية»، فيتم نقل الكرسي إلى الصورة الجديدة.

ومثال آخر: ارفع مخططًا أفقيًا، وأدخل «ولّد صورة واقعية لغرفة استنادًا إلى هذا المخطط الأفقي»، فيُنتَج تصيير ثلاثي الأبعاد بالتخطيط نفسه.

ويمكن استخدام هذه الوظيفة في بعض متطلبات المشروعات الفعلية، فعلى سبيل المثال ارفع صورة، ودع الذكاء الاصطناعي «حوّل زاوية نظر المبنى إلى منظور علوي بزاوية 45 درجة»، فتحصل على زاوية نظر جديدة دون وجود نموذج ثلاثي الأبعاد.

وبعد أن فُتح تولينغ لجميع مستخدمي المنصة، جاء أيضًا أصدقاء من قطاعات أخرى يتعاملون معه كأداة لتوليد الصور باللغة الطبيعية، فيصنعون الصور الشخصية والقصص المصورة والملصقات، ويستمتعون بذلك كثيرًا.

وهذه الوظائف بسيطة جدًا في التطبيق العملي، إذ تتيح عمومًا لمن ليست لديه معرفة عميقة بالذكاء الاصطناعي أن يبدأ التجربة في غضون عشر دقائق، وأن ينجز العمل الفعلي خلال ساعة أو نحوها.

ومبدأ فريق تولينغ في التحسين هو أيضًا استخدام تفاعل متوافق مع الحدس قدر الإمكان، بدلًا من دفع الناس إلى حفظ أوامر شتى لإنجاز العمل. فنحن نرى أن جعل الإنسان يتكيّف مع الذكاء الاصطناعي عبر أوامر معقدة لا يصلح إلا لقلة من المهووسين بالتقنية.

فهكذا يجب أن تكون أداة الذكاء الاصطناعي الجيدة: تخفي قدراتها خلف الكواليس، وتيسّر على المستخدم في تصميم التفاعل الأمامي، بتصنيف واضح وهدف محدد، فتُستدعى الوظيفة المناسبة لكل عمل، ويكون الحضور والانصراف فوريين.

توجد حاليًا الكثير من أدوات توليد الصور المعمارية داخل الصين وخارجها، وبعد أن رأينا كيفية استخدام AidMaster، لا بد أن ننظر أيضًا إلى جودة النتائج.

وبشكل عام، فإن النموذج الكبير الذي دُرّب على بيانات احترافية بمستوى مئات الآلاف مدهش جدًا في جودة التوليد، وفيما يلي بضع مجموعات من مقارنات التفاصيل.

في المجموعة الأولى، يمكن ملاحظة أن جودة توليد الضوء والظل والملمس والعشب المحيط أعلى بوضوح.

أما هذه المجموعة فهي للتصميم الداخلي، ومقارنة جودة توليد صورة واقعية للتشطيب مباشرةً من المخطط الخطي.

وفيما يلي مقارنة نتائج تصميم تنسيق المواقع، إذ تبدو مواد بلاط الأرضيات وملمس النباتات أفضل بوضوح.

ومقارنة الصور الواقعية للتخطيط والتصميم واضحة أيضًا؛ لاحظ التفاصيل، فتوليد الواجهة الخارجية للمبنى والغطاء النباتي في AidMaster قريب جدًا من أداء النمذجة التقليدية وإخراج الصور.

أما في جانب تعديل المواد، فالأداء ذكي إلى حد كبير؛ إذ يمكن تحويل جدار الطوب في المبنى الأوسط إلى حجر رمادي بنظام التعليق الجاف، ويتحقق عمليًا مبدأ «حيث تشير تصيب».

بعد عامين من التحديث والتطوير السريعين، لم يصل AidMaster في الواقع إلى مرحلة الاستقرار بعد؛ فمن حديثنا مع فريق تولينغ، يتبين أنهم ما زالوا يستعينون بالذكاء الاصطناعي لإضافة وظائف جديدة وممتعة ومفيدة إلى هذه المنصة باستمرار.

إلى جانب توليد الصور، طوّروا أيضًا وظيفة توليد الفيديو، وبذلوا فيها جهدًا موجّهًا كذلك لصناعة البناء؛ فبإدخال صورة الإطار الأول أو صورتَي الإطارين الأول والأخير، يمكن تحويل صورة تصيير ثابتة إلى فيديو تجوّلي.

ويمكن للمصمم اختيار طريقة حركة كاميرا التجول (كالاقتراب والابتعاد والتحريك الأفقي والرأسي وغيرها)، كما يمكنه إدخال أوامر لإخبار الذكاء الاصطناعي بكيفية إخراج هذا الفيديو. وهو يدعم حاليًا فيديوهات بمدّة تقارب 5 ثوانٍ، أما إذا أردت مدة أطول، فيلزم حاليًا حفظ الإطار الأخير واستخدامه كإطار أول، وتوليد الفيديو على مقاطع ثم دمجها، ومن المحتمل مستقبلًا دعم توليد فيديوهات أطول؛ وبذلك لا تُنجَز الصور الواقعية فحسب، بل وأيضًا رسوم التجول المتحركة.

نشأت هذه الوظيفة من استكشاف مشترك بين فريق تولينغ وإحدى العلامات التجارية للأثاث المنزلي في مجال الصور الواقعية؛ إذ تُستورد صور المنتجات مباشرةً إلى منصة تولينغ، ثم يساعد الذكاء الاصطناعي المستخدم بضغطة واحدة على استبدالها داخل مشهد منزله، ليرى مباشرةً مظهرها بعد الشراء، وهو ما يتطلب أن يكون الأثاث المولَّد نموذجًا ثلاثي الأبعاد مزودًا بالمواد.

وقد استخلصوا حاليًا وظيفة توليد نموذج ثلاثي الأبعاد من صورة، وأفردوها في قسم مستقل. فيمكن الاكتفاء برفع صورة من زاوية واحدة، وإذا لزم دقة أعلى في نمذجة الجانبين والخلف، يمكن رفع صور من زوايا متعددة؛ وتتولى وظيفة «استخراج الجسم الرئيسي» إزالة الخلفية الفوضوية، لتوليد نموذج ثلاثي الأبعاد مزوّد بخرائط المواد، وتنزيله محليًا بضغطة واحدة، وهو مناسب جدًا لفرق العمل لتراكم أصول نماذج ثلاثية الأبعاد لبعض القطع الصغيرة.

وما دامت الصورة الأصلية واضحة بما يكفي، فإن النتيجة المولَّدة جيدة إلى حد كبير.

في العام الماضي، أنشأ معهد الأبحاث الرقمية التابع لمعهد هونان داخليًا نظامًا للأسئلة والأجوبة المعرفية. والدور الأهم الذي يؤديه الذكاء الاصطناعي هنا هو تقليل صعوبة البحث.

فعلى سبيل المثال، كان البحث سابقًا في المواصفات يتطلب إدخال كلمات مفتاحية بدقة للعثور على الإجابة، أما الآن فبفضل قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم اللغة الطبيعية، يمكن بكل سهولة استدعاء قدرة الاسترجاع في الخلفية والحصول على نتائج أدق.

وقد جمعوا ونظّموا المواصفات التي يستخدمها المصممون بكثرة، وأعادوا ترتيب المعلومات الأصلية، وعلى عكس النماذج اللغوية الكبيرة العامة في السوق، يجري البحث ضمن نطاق قاعدة المعرفة فقط، ويمكن أثناء عرض نتائج البحث الانتقال إلى النص الأصلي للمواصفة، تيسيرًا للتحقق والتأكيد.

فهل هناك خيط منطقي رئيسي وراء هذه الوظائف التي تحدثنا عنها؟ في هذه الحلقة من «أمسيات التقدم الرقمي»، تحدّث فريق تولينغ عن أفكارهم.

كانت نقطة انطلاق AidMaster هي توليد الصور من النص وتوليد الصور من الصور، وهي الوظيفة الأكثر إتقانًا في الوقت الحالي، ومع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، يتغير تموضع الفريق ومنظوره باستمرار. وفي المستقبل، يأملون في تحويله إلى وكيل ذكاء اصطناعي شامل موجّه لصناعة البناء، ومن ناحية الوظائف وحدها، تُجرى حاليًا محاولات البحث والتطوير في الاتجاهات التالية:

➤ التوليد متعدد الوسائط: فقد أصبح توليد الصور بالذكاء الاصطناعي ناضجًا نسبيًا، ويجري تطوير توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي، وفي مجال النصوص، ينخرط كثير من أعضاء الفريق ذوي الخلفيات الاحترافية في الذكاء الاصطناعي بكل قوة في أعمال التطوير مثل قواعد المعرفة القطاعية وتوليد النصوص بل وتوليد وثائق العطاءات.

➤ توليد النماذج ثلاثية الأبعاد: أصبح توليد نماذج الأثاث يعمل بشكل أولي، والخطوة التالية هي استكشاف استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد خطط دقيقة لتشطيب الديكور الداخلي.

➤ برامج مساعدة للتصميم: وتشمل الأهداف المستقبلية أيضًا برامج مكتبية تساعد المصممين بالذكاء الاصطناعي، وتحقيق تنفيذ الأوامر على برامج CAD/Rhino.DCC، وقد تحقق حاليًا بشكل أولي التحكم في واجهة برمجة التطبيقات (API) لبرنامج Rhino عبر اللغة الطبيعية، وتوليد نموذج قابل للتحرير لتخطيط الغرف استنادًا إلى مخطط أفقي بسيط.

➤ قاعدة بيانات القطاع: وفي المستقبل البعيد، يخططون أيضًا، في حدود الالتزام بالضوابط، لمشاركة مجموعات بيانات المخططات والنماذج مع القطاع، لدفع التقدم التقني بشكل مشترك.

ومن منظور تجاري، هذا ليس مجرد قول كبير وأجوف، بل هو تخطيط منتج يندرج فعلًا ضمن سيناريوهات أعمال محددة.

فعلى سبيل المثال، في مسألة تقديم العطاءات، يستهلك النموذج ثلاثي الأبعاد والصور الواقعية قدرًا كبيرًا من تكلفة العمالة، وتظل الصيغة النهائية للنتيجة المولَّدة هي الصور والنصوص، وعندها يمكن لهذا الوكيل أن يُستخدم استخدامًا مخصصًا ليصبح نظامًا بالذكاء الاصطناعي لتوليد ملفات العطاءات، بدءًا من توليد الصور بالذكاء الاصطناعي وحتى توليد وثائق العطاءات من قاعدة معرفة وثائق العطاءات السابقة، وإنجاز ذلك في محطة واحدة. وقد حقق هذا المسار حاليًا نتائج أولية، وهناك شركاء يعملون على دفعه قدمًا بشكل مشترك.

وما تحدثنا عنه أعلاه يمثّل المحتوى حتى تاريخ نشر هذا المقال، وفي الواقع، من خلال حديثنا، لا يزال المنتج يتطور بسرعة، وسيُطلق قريبًا تطبيق الأجهزة المحمولة (APP)، وهو أمر يستحق الترقب.

والآن، بالنظر إلى الوراء، من الاستكشاف والمحاولة الحُرّين لفريق صغير، إلى تخطيط منتج ذي بنية تجارية متكاملة، نرى ما يمنحه معهد الأبحاث الرقمية في معهد هونان، هذا الفريق الذي كثيرًا ما «نُشيد» به، للشباب من تحرر ودعم، كما نرى شجاعة الجيل الجديد من صانعي المنتجات في الجرأة على التفكير والإنجاز، وهذا أمر يستحق الإعجاب.

منذ إطلاقه التجريبي العام، يتوجّه تولينغ بشكل أساسي إلى المستخدمين الأفراد، وبالطبع أنت مدعو أيضًا لتجربته.

وفي الوقت نفسه، وبصفته معهد أبحاث رقمية تابعًا لمؤسسة حكومية عريقة، يبذل الفريق بأكمله جهده أيضًا في اتجاه الأعمال بين الشركات (ToB). فقد حددت عدة شركات كبرى حاليًا نواياها للشراء، لإجراء تطوير مخصص وتدريب موجّه للنماذج على أساس الوظائف القائمة، أو لتطوير مشترك بين الطرفين في اتجاهات محددة.

وينفّذ فريق تولينغ تدريجيًا مجموعة كاملة من الخدمات، من الأدوات إلى التدريب، وتكمن ميزته في أنه، بصفته من العاملين في صناعة البناء، تكون تكلفة التواصل بين المستخدمين والفريق أقل بكثير من تكلفة التواصل مع شركات الإنترنت الكبرى.

وخلال الحوار، قال بعض أعضاء فريق تولينغ إن دراسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المستقبل هي بالتأكيد اتجاه لا يمكن لأي شركة تفاديه، وعلى الشركات المختلفة أن تجمع بين التكلفة التي تستطيع استثمارها وقدرات كوادرها لتحديد موقعها البيئي بدقة. ويُعد قطاع البناء بأكمله بطيئًا ومتأخرًا نسبيًا في موجة الذكاء الاصطناعي، ومن الجانب الإيجابي، فإن نافذة الفرصة المتاحة للناس لا تزال طويلة بما يكفي.

أما بالنسبة لمؤسسات التصميم، فمن غير المناسب بالتأكيد استثمار تكاليف ضخمة لمنافسة شركات الإنترنت الكبرى على النماذج الأساسية، لكن أكبر ميزة لدى الشركات التقليدية في المجالات الاحترافية عند خوض الذكاء الاصطناعي هي امتلاكها للبيانات، مثل الصور الواقعية والوثائق التاريخية وغيرها، وهذه ورقة رابحة في أيدينا.

وفي الوقت نفسه، لا بد من الاستعداد لبذل الجهد المضني، ومعالجة هذه البيانات «القذرة والكريهة» بجهد كبير أولًا، حتى يتسنى بناء أقوى حصن للمؤسسة.

هل يُعدّ تولينغ منتجًا ناجحًا في مجال الذكاء الاصطناعي المعماري؟ لا يمكن حتى الآن إصدار حكم قاطع. فهم أنفسهم يقولون إن كل استكشافاتهم لا تزال في الطريق.

لكن هذا الفريق الشاب، بعد تجربة استكشافية مماثلة لما قام به الجميع، يجرؤ على المضي قدمًا، فينشئ البيانات ويدرّب النماذج ويغلّف القدرات ويوسّعها، ويشقّ طريقًا نحو تحويل المنتج إلى مسار تجاري لمن يأتي بعده، وهذا يستحق تصفيقنا.

وحتى بالنسبة للمستخدمين العاديين غير المهتمين باستكشاف الذكاء الاصطناعي، فهو جميل وسهل الاستخدام، ويخرج الصور فورًا بجودة عالية، ونقاط الاعتمادات ليست باهظة، فلا يؤلمك استخدامه في العمل اليومي؛ ولهذا وحده، على الإخوة والأخوات أن يعتزوا به جيدًا وأن يحموا هذا الحليف.

وأخيرًا، نضع رابط الموقع الرسمي لـ تولينغ AidMaster، انسخه وافتحه في المتصفح، وسجّل برقم هاتفك لاستخدامه، فسارع إلى تجربته.

https://www.aidmaster.cn

وعلاوة على ذلك، فإن هذا الفريق الشاب «يجيد اللعب» حقًا؛ فإلى جانب تطوير المنتجات، يعمل أيضًا في تشغيل وسائل الإعلام الجديدة على الإنترنت، حيث يشارك كثيرًا عبر حساب «وي تشات» الرسمي ومنصة «شياوهونغشو» بعض الوظائف الجديدة وطرق الاستخدام المبتكرة، وأعدّ كثيرًا من الدروس التعليمية المجانية المناسبة للمبتدئين، بل وينظّم بثوثًا مباشرة للدردشة والمشاركة مع الجميع. وإذا أردت إتقان بعض طرق الاستخدام الخاصة إتقانًا عميقًا، فها نحن نضع بكل ودّ حسابهم الرسمي على «وي تشات» ومنصة «شياوهونغشو»، ويمكنك متابعتهم.

بموقف واضح، وعمق حقيقي، BIMBOX، نلتقي في المرة القادمة!

END

الآراء الواردة في هذا المقال تعبّر عن رأي الكاتب  حقوق النشر © Zhuwei Architectural Technology

يُحظر إعادة النشر دون تصريح

عند إعادة النشر يُرجى ذكر المصدر: Zhuwei Architectural Technology

      شركة Zhuwei للتكنولوجيا المعمارية هي شركة خدمات تقنية من طراز جديد، متخصصة في التحسين المتكامل للتصميم واستشارات BIM واستشارات التصميم المسبق الصنع. يجمع فريقنا مهندسين كبار من كبريات معاهد التصميم، ومديرين تنفيذيين سابقين في شركات عقارية، ومهندسي BIM ومهندسي تصنيع مسبق، ويقدم التحسين المتكامل للتصميم، والمراجعة الدقيقة للمخططات، واستشارات BIM مع تفصيل MEP، وخدمات التصميم المسبق الصنع.

      استشارات تحسين التصميم: نعمل امتداداً ومكملاً لإدارة التصميم لدى المطورين العقاريين، ونركز على الاستشارات والتحسين للمباني المدنية. عبر العملية بأكملها — أو في المراحل الرئيسية التي يحددها العميل — نضبط اقتصادية التصميم وعقلانيته وسلامته، ونزيل التكاليف غير الضرورية مع تحسين جودة المخططات بشكل قابل للقياس، محققين "تكلفة أقل وكفاءة أعلى".

      استشارات BIM: من خلال تقنيات البناء الرقمي، نساعد المصممين على تقليل الأخطاء ورفع الجودة في مرحلة التصميم، ونساعد المقاولين على توفير التكاليف وتخطيط تركيبات MEP عالية الجودة في مرحلة البناء، ونمد نماذج BIM إلى إدارة المرافق في مرحلة التشغيل — بالتعاون مع كبرى شركات البرمجيات.

      استشارات التصميم مسبق الصنع: تصميم كامل العملية على منصات BIM، باستخدام Revit وTekla لتفصيل مكونات PC. ترتبط هندسة المكونات وحديد التسليح بارامترياً — ما تراه هو ما تحصل عليه. نسلم مخططات جاهزة للثورة الصناعية 4.0 مع أطوال القص لكل قضيب حديد، ودعماً بإنترنت الأشياء لإنتاج مكونات PC وتخزينها ونقلها وتركيبها.

      يضم فريق خبرائنا كوادر من كبريات مؤسسات التصميم، بقاعدة تقنية راسخة وخبرة غنية في التصميم والتحسين المزدوج، مع قدرة تقنية ومستوى تحكم في صدارة القطاع.

—— هذا المقال مزامَن تلقائيًا من حساب WeChat الرسمي «Zhuwei Architectural Technology». اقرأ الأصل ——