डिज़ाइन अन्वेषण का विस्तार: पैरामीट्रिक सीमाओं से परे फ़ीचर स्पेस का अन्वेषण

अत्याधुनिक तकनीकों के एकीकरण से डिजाइन की सीमाओं को लगातार आगे बढ़ाया जा रहा है। जैसे-जैसे कम्प्यूटेशनल विधियाँ आगे बढ़ती हैं, डिज़ाइनर नए उपकरणों से लैस होते हैं जो उनकी रचनात्मक क्षमता को बढ़ाते हैं, जिससे जटिल डिज़ाइन स्पेस की अभूतपूर्व खोज की अनुमति मिलती है।

ऐसा ही एक नवीन दृष्टिकोण है फ़ीचर स्पेस एक्सप्लोरेशन, जो एक ऐसी विधि है जो गहन शिक्षण की शक्ति का उपयोग करके पारंपरिक पैरामीट्रिक डिज़ाइन सीमाओं को पार कर जाती है।

कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी में अपने पिछले शोध में, मैंने एक नया डिज़ाइन एक्सप्लोरेशन फ्रेमवर्क विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया, जो फीचर स्पेस बनाने के लिए डीप लर्निंग का लाभ उठाता है। ये स्पेस पैरामीट्रिक डिज़ाइन की प्रतिबंधात्मक प्रकृति से आगे बढ़कर डिज़ाइन समाधानों का पता लगाने का एक अधिक सहज और व्यापक तरीका प्रदान करते हैं। यहाँ प्रस्तुत परियोजना इस बात में एक महत्वपूर्ण कदम है कि कैसे डिज़ाइनर जटिल डेटासेट के साथ बातचीत कर सकते हैं और अपने काम में नई संभावनाओं को उजागर कर सकते हैं।

पैरामीटर्स से लेकर फीचर्स तक: डिज़ाइन स्पेस के लिए एक नया दृष्टिकोण

पैरामीट्रिक डिज़ाइन लंबे समय से कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन का आधार रहा है, जो डिज़ाइनरों को पूर्वनिर्धारित मापदंडों के एक सेट को बदलकर एक अवधारणा के कई रूप बनाने में सक्षम बनाता है। हालाँकि, जबकि यह दृष्टिकोण लचीलापन प्रदान करता है, यह सीमाएँ भी लगाता है। पैरामीट्रिक स्पेस अक्सर डिज़ाइनर को संभावनाओं के एक संकीर्ण सेट तक सीमित कर देता है, जिसे मापदंडों द्वारा ही परिभाषित किया जाता है।

इससे विभिन्न डिज़ाइन तत्वों के बीच अधिक जटिल संबंधों की खोज में बाधा उत्पन्न हो सकती है।

इस सीमा को संबोधित करने के लिए, मैंने एक वैकल्पिक दृष्टिकोण विकसित किया, जिसे मैं "फीचर स्पेस" कहता हूँ। पैरामीट्रिक चर तक सीमित होने के बजाय, डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करके डिज़ाइन सुविधाओं को निकालने और उनका विश्लेषण करके फ़ीचर स्पेस बनाया जाता है। यह बदलाव रचनात्मक चिकित्सकों को एक समृद्ध, अधिक परस्पर जुड़े डिज़ाइन स्पेस का पता लगाने की अनुमति देता है, जहाँ सुविधाओं के बीच संबंध स्वाभाविक रूप से व्यक्त किए जाते हैं।

प्रयोग: डिज़ाइन स्थानों का निर्माण

इस अध्ययन में 15,000 3D मॉडल से युक्त एक सिंथेटिक डेटासेट का निर्माण शामिल था, जिनमें से प्रत्येक को पांच प्रमुख मापदंडों के साथ एक पैरामीट्रिक एल्गोरिदम के माध्यम से तैयार किया गया था। इन मापदंडों में पोत की ऊंचाई, आधार की चौड़ाई, शीर्ष उद्घाटन की चौड़ाई और पोत के आकार को परिभाषित करने वाले नियंत्रण बिंदुओं के निर्देशांक शामिल थे। प्रत्येक डिज़ाइन वैरिएंट को एक वेक्टर के रूप में दर्शाया गया है, जो एक विशिष्ट 3D मॉडल के अनुरूप है।

डेटासेट तैयार होने के बाद, मैंने फ़ीचर स्पेस बनाने के लिए वैरिएशनल ऑटोएनकोडर (VAE) का इस्तेमाल किया। VAE एक प्रकार का जेनरेटिव डीप न्यूरल नेटवर्क है जो इनपुट डेटा को छोटे, अधिक प्रबंधनीय आयामों में सारगर्भित करता है - जिसे लेटेंट स्पेस के रूप में जाना जाता है। यह लेटेंट स्पेस फ़ीचर स्पेस के लिए आधार के रूप में कार्य करता है, जो विभिन्न डिज़ाइन सुविधाओं के बीच जटिल संबंधों को कैप्चर करता है।

विज़ुअलाइज़ेशन: उच्च-आयामी डेटा और डिज़ाइन के बीच की खाई को पाटना

पैरामीट्रिक और फीचर स्पेस दोनों की खोज में मुख्य चुनौतियों में से एक विज़ुअलाइज़ेशन है। उच्च-आयामी डेटा को समझना और नेविगेट करना मुश्किल हो सकता है। पांच-आयामी डिज़ाइन स्पेस डिज़ाइनरों के लिए मॉडल की तुलना करना और विशेषताओं की कल्पना करना और तुलना करना कठिन बनाता है, मैंने स्पेस को दो आयामों तक कम करने और ऑब्जेक्ट्स को प्लॉट करने और एक दूसरे से तुलना करने में सक्षम बनाने के लिए एक आयाम घटाने की प्रक्रिया का इस्तेमाल किया।

नीचे दी गई छवि टी-डिस्ट्रिब्यूटेड स्टोचैस्टिक नेबर एम्बेडिंग (टी-एसएनई) एल्गोरिदम का उपयोग करके अंतरिक्ष को विज़ुअलाइज़ करने की समग्र प्रक्रिया को दर्शाती है, जो उच्च-आयामी डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए एक लोकप्रिय डायमेंशनलिटी-रिडक्शन एल्गोरिदम है।

डेटासेट तैयार होने के बाद, मैंने फ़ीचर स्पेस बनाने के लिए वैरिएशनल ऑटोएनकोडर (VAE) का इस्तेमाल किया। VAE एक प्रकार का जेनरेटिव डीप न्यूरल नेटवर्क है जो इनपुट डेटा को छोटे, अधिक प्रबंधनीय आयामों में सारगर्भित करता है - जिसे लेटेंट स्पेस के रूप में जाना जाता है। यह लेटेंट स्पेस फ़ीचर स्पेस के लिए आधार के रूप में कार्य करता है, जो विभिन्न डिज़ाइन सुविधाओं के बीच जटिल संबंधों को कैप्चर करता है।

एक बार वीएई को प्रशिक्षित करने के बाद, एनकोडर का उपयोग परीक्षण डेटासेट में प्रत्येक पोत की विशेषताओं को 32,768 आयामों, प्रत्येक वॉक्सेलाइज्ड पोत के आकार से 128-आयामी वैक्टर, अव्यक्त वैक्टर में निकालने के लिए किया गया था। नतीजतन, जहाजों के पूरे परीक्षण डेटासेट को वैक्टर में दर्शाया गया है जिनका कुल आकार [3,000, 128] है।

यह विज़ुअलाइज़ेशन सिर्फ़ एक तकनीकी उपलब्धि नहीं है; यह डिज़ाइनरों के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है। डेटा की जटिलता को विज़ुअल फ़ॉर्मेट में कम करके, डिज़ाइनर डिज़ाइन स्पेस के भीतर पैटर्न, क्लस्टर और संबंधों को अधिक आसानी से पहचान सकते हैं। यह अधिक सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है और रचनात्मक अन्वेषण के लिए नए रास्ते खोलता है।

तुलना: पैरामीट्रिक स्पेस बनाम फ़ीचर स्पेस

डिज़ाइन स्पेस का विश्लेषण पैरामीट्रिक और फ़ीचर स्पेस द्वारा डिज़ाइन समाधानों को प्रस्तुत करने और व्यवस्थित करने के तरीके के बीच महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करता है। चित्र 6 पोत डेटासेट के लिए वैरिएशनल ऑटोएनकोडर (VAE) मॉडल द्वारा उत्पन्न फ़ीचर डिज़ाइन स्पेस का 2D विज़ुअलाइज़ेशन प्रस्तुत करता है। इस चित्र में, हम देखते हैं कि समान रूपात्मक विशेषताओं वाले पोत स्वाभाविक रूप से एक साथ समूहीकृत होते हैं।

उदाहरण के लिए, पतले बर्तन मुख्य रूप से छवि के शीर्ष दाईं ओर स्थित हैं, जबकि बड़े, भारी बर्तन निचले बाएं कोने पर हैं। यह क्लस्टरिंग पैटर्न डिज़ाइन मापदंडों और बर्तन के आकार पर उनके परिणामी प्रभाव के बीच जटिल संबंधों को समझने और मैप करने की VAE मॉडल की क्षमता को दर्शाता है।

इसके विपरीत, चित्र 7 में पैरामीट्रिक स्पेस की जांच करते समय, हम एक अलग संगठनात्मक संरचना देखते हैं। हालाँकि अवतल वाहिकाओं को छवि के निचले भाग में समूहीकृत किया गया है, लेकिन क्लस्टरिंग अन्य महत्वपूर्ण मापदंडों जैसे कि वाहिकाओं की ऊँचाई पर पूरी तरह से विचार नहीं करती है। यह सीमा पैरामीट्रिक डिज़ाइन दृष्टिकोण में निहित है, जो उनके बीच जटिल संबंधों की खोज करने के बजाय प्रत्येक पैरामीटर को स्वतंत्र रूप से व्यवहार करने की प्रवृत्ति रखता है।

परिणामस्वरूप, पैरामीट्रिक डिज़ाइन स्पेस अक्सर पोत के रूपों की पूरी जटिलता को पकड़ने में विफल रहता है, जिससे संभावित डिज़ाइन परिणामों का अधूरा प्रतिनिधित्व होता है। इसके विपरीत, फ़ीचर स्पेस (जैसा कि ऊपर दिखाया गया है) आकार, अवतलता, ऊँचाई और चौड़ाई में अधिक सूक्ष्म और क्रमिक परिवर्तन की अनुमति देता है, जिससे इन विशेषताओं के परस्पर क्रिया और विकास के बारे में अधिक व्यापक समझ मिलती है।

इस तुलना को और बेहतर बनाने के लिए, एक क्लस्टरिंग एल्गोरिदम - डेंसिटी-बेस्ड स्पैटियल क्लस्टरिंग ऑफ एप्लीकेशन विद नॉइज़ (DBSCAN) - को पैरामीट्रिक और फ़ीचर स्पेस दोनों पर लागू किया जाता है। चित्र 8 इस क्लस्टरिंग प्रक्रिया के परिणामों को दर्शाता है। पैरामीट्रिक डिज़ाइन स्पेस में, मैंने कुल सात क्लस्टर की पहचान की: तीन बड़े और चार छोटे।

हालाँकि, यह क्लस्टरिंग पैरामीट्रिक स्पेस की एक महत्वपूर्ण खामी को उजागर करता है - यह स्थानीय पैमाने पर डिज़ाइन वेरिएंट की सहज तुलना के लिए पर्याप्त जानकारी प्रदान नहीं करता है। एक ही क्लस्टर के भीतर भी, पैरामीट्रिक स्पेस बर्तन के रूपों में अत्यधिक भिन्नताएँ दिखाता है, जो डिज़ाइनों को समूहीकृत करने के तरीके में सामंजस्य और निरंतरता की कमी को दर्शाता है।

दूसरी ओर, फीचर डिज़ाइन स्पेस नौ अलग-अलग क्लस्टर के साथ एक अधिक परिष्कृत क्लस्टरिंग संरचना प्रस्तुत करता है: छह प्रमुख क्लस्टर और तीन छोटे क्लस्टर। फीचर स्पेस में, विभिन्न क्लस्टर के बीच संक्रमण अधिक सहज होते हैं, जो अंतरिक्ष (स्थानीय परिवर्तन) और पूरे विज़ुअलाइज़ेशन (वैश्विक परिवर्तन) में आगे बढ़ने के साथ रूपों में क्रमिक परिवर्तनों को दर्शाते हैं। उदाहरण के लिए, छोटे बर्तन लगातार शीर्ष पर स्थित होते हैं, जबकि लंबे बर्तन निचले भाग पर कब्जा करते हैं।

इसके अलावा, अंतरिक्ष में क्षैतिज रूप से चलते हुए, हम अवतल से उत्तल आकृतियों में बदलाव देखते हैं, जो इस बात का स्पष्ट और सहज प्रतिनिधित्व प्रदान करता है कि कैसे पोत के रूप उनकी विशेषताओं के सापेक्ष बदलते हैं। फीचर स्पेस में यह सुसंगत क्लस्टरिंग डिजाइनरों को समान डिजाइन विकल्पों के बीच अधिक सूचित और स्थानीयकृत तुलना करने की अनुमति देता है, जो डिजाइन अन्वेषण प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

डिज़ाइन अन्वेषण का भविष्य

यह कार्य दर्शाता है कि डीप लर्निंग डिज़ाइन अन्वेषण प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है, जो एक नया प्रतिमान प्रस्तुत करता है जो पैरामीट्रिक मॉडलिंग की सीमाओं से परे जाता है। व्यक्तिगत मापदंडों से जटिल फीचर संबंधों पर ध्यान केंद्रित करके, मैंने एक ऐसी विधि विकसित की है जो डिज़ाइन स्पेस की अधिक व्यापक और सहज खोज की अनुमति देती है।

फीचर स्पेस एक्सप्लोरेशन कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। पैरामीट्रिक मॉडलिंग की सीमाओं से आगे बढ़कर, रचनात्मकता और नवाचार के नए स्तर अनलॉक किए जाते हैं, जिससे डिज़ाइनरों को ऐसे उपकरण मिलते हैं जो उनके काम में अधिक स्वतंत्रता और सटीकता प्रदान करते हैं।

यह दृष्टिकोण न केवल डिजाइनरों के अपने उपकरणों के साथ बातचीत करने के तरीके को बदलता है, बल्कि जो हासिल किया जा सकता है उसके लिए नई संभावनाओं को भी खोलता है। जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती जा रही है, डीप लर्निंग और कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन का एकीकरण निस्संदेह रचनात्मकता के भविष्य को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।

अधिक जानकारी के लिए या परिणामी फीचर स्पेस का पता लगाने के लिए, परियोजना की वेबसाइट देखें: https://tcabezon.github.io/3Dexploration/ या शोध लेख: "पैरामेट्रिक स्पेस से परे डिज़ाइन स्पेस एक्सप्लोरेशन के विकल्प के रूप में फीचर स्पेस एक्सप्लोरेशन" जिसमें इस परियोजना के पीछे की संपूर्ण शोध प्रक्रिया शामिल है।