Mejorar el diseño interior y la planificación espacial a través de la interacción inteligente hombre-máquina para la...

Área de la Ciencia:

• Inteligencia artificial
• Interacción hombre-ordenador
• Diseño computacional

Sus antecedentes:

• La investigación existente sobre la capacidad espacial carece de apoyo a la toma de decisiones en tiempo real y de creatividad asistida por máquinas para aplicaciones prácticas de diseño.
• Los modelos anteriores (por ejemplo, DEMATEL difuso, ISM) se centran en elementos cognitivos pero no en procesos de diseño integrados impulsados por IA.

Objetivo del estudio:

• Proponer un marco inteligente que combine las percepciones de la cognición espacial con la interacción de la máquina para mejorar el diseño interior y la planificación del espacio.
• Desarrollar un proceso de diseño impulsado por IA que incorpore perspectivas centradas en el ser humano y aplicaciones del mundo real.

Principales métodos:

• Un modelo híbrido que combina CenterNet para la detección espacial, StyleGAN3 para la generación visual y un modelo de transformador para la lógica de interacción del usuario.
• Utilizando las intenciones del usuario (texto, boceto, señales espaciales) para guiar a la IA en la generación de diseños interiores contextualmente relevantes.

Principales resultados:

• CenterNet logró una alta precisión de localización espacial (mAP@0.75 = 84.3%).
• StyleGAN3 generó imágenes interiores diversas y de alta calidad (FID = 11,6).
• Las evaluaciones en humanos mostraron una alta satisfacción con la usabilidad y apoyo a la creatividad (puntuación promedio: 4.5/5).

Conclusiones:

• El sistema integrado de IA combina efectivamente la cognición artística generativa con el pensamiento espacial para el diseño colaborativo.
• El marco ofrece una mayor utilidad, atractivo estético y consideración de las preferencias del usuario en el diseño de interiores.
• Este enfoque representa un avance significativo con respecto al modelado instruccional, que permite el co-diseño asistido por máquina.