ZURU Tech ha lanzado una revolucionaria plataforma llamada Dreamcatcher, destinada a transformar el diseño y construcción de edificaciones, desde viviendas hasta hospitales y oficinas. Esta herramienta innovadora permite que usuarios de cualquier nivel de experiencia colaboren fácilmente en el diseño y construcción mediante un proceso sencillo. Con solo un clic, los usuarios pueden solicitar una construcción que se fabricará y entregará en el lugar designado para su ensamblaje.
La colaboración de ZURU con el AWS Generative AI Innovation Center y AWS Professional Services ha permitido la implementación de un generador de planos de planta mejorado, basado en inteligencia artificial generativa. Este sistema ofrece la posibilidad de crear planos a partir de instrucciones en lenguaje natural. Así, cualquier persona puede describir cómo desea que sea su edificio y el sistema generará un plano en un entorno 3D, facilitando la creación de espacios bien diseñados sin necesidad de conocimientos técnicos en arquitectura.
El desarrollo de esta herramienta requirió un exhaustivo proceso de selección de modelos y ajustes, empleando tecnologías como Amazon Bedrock y Amazon SageMaker. Inicialmente, ZURU exploró la opción de usar redes generativas adversariales (GAN), pero optaron por un enfoque basado en el modelo GPT2, que ofreció resultados más precisos.
Para perfeccionar los resultados, ZURU llevó a cabo varios experimentos. Uno de ellos incluyó el ajuste fino del modelo mediante variantes de Llama 3B, lo que mejoró la precisión utilizando ejemplos de alta calidad. También exploraron la ingeniería de prompts utilizando el modelo Claude 3.5 de Anthropic, evaluando el impacto de ejemplos contextuales en las instrucciones.
Además, el equipo reunió un conjunto de datos inicial, recopilando planos de diversas casas de fuentes públicas, que fueron revisados por arquitectos. Para optimizar esta revisión, desarrollaron una aplicación que permitía evaluar rápidamente la compatibilidad de los planos con el sistema de construcción de ZURU.
Los experimentos demostraron que la ingeniería de prompts y el ajuste fino incrementaron significativamente la calidad de adherencia a las instrucciones, superando el 100% en comparación con el modelo base GPT2. Aunque el enfoque de ajuste fino mostró mejoras importantes, la implementación de LoRA, que requiere menos recursos computacionales, también resultó efectiva aunque ligeramente menos precisa.
Con estas innovaciones, ZURU Tech está redefiniendo el diseño y construcción de edificios, utilizando inteligencia artificial para hacer accesible y eficiente la generación de planos, expandiendo así las posibilidades de participación en el proceso constructivo.
