알파벳(Alphabet) 자회사인 사이드워크 랩스(Sidewalk Labs)가 인공지능을 이용해 단 몇 분 만에 수백만 개의 도시개발 디자인안을 내놓을 수 있는 툴을 만들었다.

델브(Delve)는 예산과 위치, 규모 등의 기준을 바탕으로 여러 가지 옵션을 만들어 낸 후 이들을 평가해 개발자들이 최적의 디자인을 선택할 수 있도록 한다.

이 작업에는 머신러닝 기술이 활용된다. 인공지능이 데이터의 기본값을 사용해 학습하면서 경험을 향상시켜 나가는 방식이다. 델브 설계안의 밑바탕이 되는 스타터 모델은 지역의 단지 개발사업에 주로 사용되는 핵심 요소들을 뽑아 구성했다. 단지 별로 차별화되는 독특한 특성이 존재하지만, 주요 부분에서  공통적으로 적용되는 요소들이 많기 때문이다. 건물과 트인 공간, 편의시설, 도로, 에너지 인프라 등이 그 예이다.

프로세스 시작단계에서 상업 및 거주 면적 비율, 부지 조건, 건설비용, 채광 등의 정보를 입력시키면, 델브는 스타터 모델에 입력 데이터를 적용해 수백만 개의 옵션을 생성하고 고객의 우선순위를 기준으로 등급을 매긴다. 이로써 사용자는 가장 성공적인 옵션을 선택할 수 있다.

특히, 델브의 뛰어난 점은 보행환경과 편의시설, 야외공간과 채광과 같은 삶의 질을 결정하는 “총체적인” 요소들에 대한 정보를 제공하는데 있다고 업체는 설명한다. 예를 들어, 전체 건물이 아닌, 주거 단위 별로 받게 되는 일조량을 분석해 그에 맞는 자재를 선택하도록 한다.

부동산 개발업체 퀸테인(Quintain)은 최근 델브를 이용해 런던 인근 웸블리 파크 내 12에이커 부지에 다목적 임대용 건설(Build to Ret) 계획을 설계했고, 채광과 야외공간, 주거단지 등에 대한 업체의 기대를 뛰어넘는 24개의 설계안을 확보했다.

디자이너 세바스찬 에라주리주(Sebastian Errazuriz)는 인공지능의 발전으로 원하는 건물을 앱에 말하기만 하면 몇 초 안에 다양한 설계안을 받아볼 수 있는 시대가 조만간 도래할 것이라고 예측한 바 있다. 당시 에라주리주는 디자인 프로세스에 머신러닝이 도입되면 건축가의 90%가 직업을 잃게 될 것이라고 주장했다.

사이드워크 랩스의 델브는 그가 이 같이 예측한 지 딱 1년 만에 등장했다. 그러나, 사이드워크 랩스는 머신러닝은 건축가와 디자이너의 작업 역량을 강화하는 슈퍼파워로 사용될 수 있을 거라며 긍정적인 입장을 밝혔다.

자료출처: www.dezeen.com