Design with shapes grammars and reinforcement learning.

Política de acceso abierto tomada de: https://v2.sherpa.ac.uk/id/publication/1733Shape grammars are a powerful and appealing formalism for automatic shape generation in computer-based design systems. This paper presents a proposal complementing the generative power of shape grammars with reinforcement learning techniques. We use simple (naive) shape grammars capable of generating a large variety of different designs. In order to generate those designs that comply with given design requirements, the grammar is subject to a process of machine learning using reinforcement learning techniques. Based on this method, we have developed a system for architectural design, aimed at generating two-dimensional layout schemes of single-family housing units. Using relatively simple grammar rules, we learn to generate schemes that satisfy a set of requirements stated in a design guideline. Obtained results are presented and discussed.La publicación recoge los resultados del proyecto “Nuevas Técnicas Inteligentes de Decisión Aplicada al Proyecto Arquitectónico” (TIN2009-14179, Gobierno de España

CSGNet: Neural Shape Parser for Constructive Solid Geometry

We present a neural architecture that takes as input a 2D or 3D shape and outputs a program that generates the shape. The instructions in our program are based on constructive solid geometry principles, i.e., a set of boolean operations on shape primitives defined recursively. Bottom-up techniques for this shape parsing task rely on primitive detection and are inherently slow since the search space over possible primitive combinations is large. In contrast, our model uses a recurrent neural network that parses the input shape in a top-down manner, which is significantly faster and yields a compact and easy-to-interpret sequence of modeling instructions. Our model is also more effective as a shape detector compared to existing state-of-the-art detection techniques. We finally demonstrate that our network can be trained on novel datasets without ground-truth program annotations through policy gradient techniques.Comment: Accepted at CVPR-201

New computational techniques for detecting, learning and managing criteria in design problems

Los problemas de diseño suelen involucrar la consideración de criterios de diferente naturaleza, incluyendo necesidades técnicas, económicas, sociales y medioambientales, entre otras. Las herramientas CAD tradicionales ayudan a los diseñadores en la representación, modificación, análisis, documentación y evaluación de sus diseños. Sin embargo, los ordenadores pueden cumplir un papel más complejo: el del diseño computacional, consistente en la síntesis de nuevas soluciones de diseño. Esta tesis se ha enfocado en este rol no trivial, siendo su objetivo general el desarrollo de nuevas técnicas de diseño computacional capaces de considerar criterios de diseño. Algunos aspectos del proceso de diseño pueden entenderse como una búsqueda o exploración en un espacio de alternativas de diseño. Esta perspectiva facilita la explotación de técnicas computacionales para implementar métodos que sinteticen soluciones de acuerdo al propósito de un problema de diseño dado. Para el desarrollo de metodologías de diseño computacional, es necesario un sistema generativo capaz de representar y generar el espacio de diseño. En esta tesis hemos considerado el formalismo de las gramáticas de formas dado su uso intensivo en la literatura de diseño computacional y dada también su versatilidad. El enfoque tradicional a la hora de usar gramáticas de formas consiste en codificar el conjunto completo de criterios de diseño en las mismas reglas, dando lugar a gramáticas expertas que son difíciles de crear, modificar y mantener. Este tipo de gramáticas también promueve soluciones previsibles, dado que las reglas han sido creadas con el conocimiento previo de los requisitos que las formas han de cumplir. En esta tesis hemos considerado otra alternativa, que consiste en reducir o minimizar el número de criterios codificados en las reglas. Así, tratamos con gramáticas más ingenuas que no pueden producir soluciones factibles y necesitan de un mecanismo de control que guíe la derivación hacia buenos diseños. Concretamente, hemos utilizado algoritmos de búsqueda y métodos de aprendizaje por refuerzo para llevar a cabo dicho control. Las principales conclusiones de esta tesis pueden ser resumidas como sigue: 1. Se ha propuesto un esquema de clasificación para posibles enfoques al diseño computacional basados en gramáticas de formas. Concretamente, consideramos dos aspectos: el primero considera la cantidad de criterios de diseño codificados en las reglas, siendo las gramáticas puramente expertas aquellas en las que la totalidad de los criterios han sido codificados de esta manera. Cuantos menos criterios sean codificados en las reglas, más ingenua puede ser considerada la gramática. El segundo considera la complejidad del método de control empleado, desde sistemas que carecen de dicho sistema de control hasta sistemas que emplean mecanismos complejos. 2. Se ha desarrollado una metodología de diseño computacional basada en gramáticas de formas expertas y un mecanismo de control complejo. Dicha metodología está basada en la idea de codificar algunos requisitos de diseño en las reglas y utilizar el resto de manera explícita para evaluar las formas producidas a lo largo del proceso de generación, guiando dicho proceso hacia buenos diseños. Las gramáticas de formas involucradas son por tanto menos expertas que en el enfoque tradicional. En esta configuración distinguimos entre criterios que se especifican mejor geométricamente (dentro de las reglas) y criterios que se expresan mejor como predicados lógicos (restricciones y objetivos usados en un algoritmo de búsqueda). 3. Se ha desarrollado una herramienta software (ShaDe) para editar y ejecutar gramáticas de formas con capas, restricciones y objetivos. 4. Se ha desarrollado una metodología de diseño computacional basada en gramáticas de formas ingenuas y un mecanismo de control complejo. En esta metodología se usa el conjunto completo de criterios de diseño como recompensas en un proceso de aprendizaje por refuerzo, con el objetivo de aprender un heurístico que determine cómo aplicar las reglas del sistema generativo. Se han presentado dos alternativas para aprender las políticas de aplicación de reglas, dependiendo de la manera de tratar la naturaleza multi-objetivo del diseño. En la primera, las recompensas son escalarizadas. La segunda alternativa no escalariza las recompensas; han de aprenderse múltiples políticas que pueden ser utilizadas para producir un conjunto de soluciones óptimas. 5. Se ha propuesto un nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo multiobjetivo (PQ-learning). En el contexto de la metodología en la que no se escalarizan las recompensas, hemos propuesto una nueva técnica de aprendizaje por refuerzo, basada en una extensión directa del algoritmo Q-learning, que trabaja con recompensas vectoriales. Este nuevo método ha sido probado en dos problemas pertenecientes a un benchmark de aprendizaje por refuerzo multi-objetivo. 6. Las metodologías desarrolladas han sido puestas en práctica en diferentes escenarios relacionados con la arquitectura. 7. Se han llevado a cabo dos estudios empíricos con estudiantes de arquitectura. Particularmente, fueron asociados con las metodologías correspondientes a gramáticas de formas ingenuas con y sin control, para estudiar diversos aspectos como la reacción de los alumnos y la viabilidad de los sistemas propuestos. A continuación detallamos los aspectos de esta tesis que merecen una investigación más profunda: -La extensión de las metodologías propuestas a tipos más complejos de gramáticas de formas, tales como gramáticas tridimensionales o incluso paramétricas. -Los casos de aplicación que involucran gramáticas ingenuas y aprendizaje por refuerzo escalarizado se basan en una división en fases del problema de diseño considerado. Esta división reduce el conjunto de criterios que han de tenerse en cuenta en cada paso. Sin embargo, también introduce una limitación importante que puede afectarnos en el caso de problemas de diseño más complejos: el proceso de aprendizaje sólo trata con los criterios locales de cada fase, y por tanto las políticas no pueden reflejar aspectos globales. Una posibilidad para afrontar dicho problema es la integración con técnicas más potentes como la generalización no lineal ofrecida por las redes neuronales. -Hemos mostrado cómo la metodología basada en gramáticas ingenuas y PQ-learning puede ser utilizada para abordar problemas geométricos, pero es necesaria más investigación para aplicar dicha metodología en escenarios reales. Creemos que esto puede conseguirse por medio de la integración de PQ-learning con técnicas de generalización. -Finalmente, la aplicación de las metodologías propuestas a otros ámbitos de diseño es también una línea importante de investigación

BH-ShaDe: a software tool that assists architecture students in the ill-structured task of housing design

In this paper, we present BH-ShaDe, a new software tool to assist architecture students learning the ill-structured domain/task of housing design. The software tool provides students with automatic or interactively generated floor plan schemas for basic houses. The students can then use the generated schemas as initial seeds to develop complete residential projects. The main goal of our research was to obtain evidence about whether or not such schemas can be useful to architecture students. A first prototype of the tool was evaluated with 78 students, with positive results. However, the students seemed to demand increased user participation, so they could contribute to generating better quality starting points. A second prototype was therefore implemented, allowing a higher degree of interactivity. The second prototype was evaluated with a new group of 50 students. From the two evaluations performed, it can be concluded that both versions of the tool were able to generate useful starting points (either automatically or interactively) that expedited the design process. Additionally, in the second experiment, we found that neither the nature (automatic or interactive) nor the quality of the starting point seems to have any effect on the perceived quality of the final projects.This work has been partially supported by grant TIN2009-14179, Plan Nacional de I+D+i, Gobierno de España and by PIE 13-052, Universidad de Málaga. Manuela Ruiz-Montiel is funded by the Spanish Ministry of Education through the National F.P.U. Program

Design Process is a Reinforcement Learning Problem

While reinforcement learning has been used widely in research during the past few years, it found fewer real-world applications than supervised learning due to some weaknesses that the RL algorithms suffer from, such as performance degradation in transitioning from the simulator to the real world. Here, we argue the design process is a reinforcement learning problem and can potentially be a proper application for RL algorithms as it is an offline process and conventionally is done in CAD software - a sort of simulator. This creates opportunities for using RL methods and, at the same time, raises challenges. While the design processes are so diverse, here we focus on the space layout planning (SLP), frame it as an RL problem under the Markov Decision Process, and use PPO to address the layout design problem. To do so, we developed an environment named RLDesigner, to simulate the SLP. The RLDesigner is an OpenAI Gym compatible environment that can be easily customized to define a diverse range of design scenarios. We publicly share the environment to encourage both RL and architecture communities to use it for testing different RL algorithms or in their design practice. The codes are available in the following GitHub repository https://github.com/ RezaKakooee/rldesigner/tree/Second_Pape