Внедрение нейросетей в сферу дизайна

Нейронные сети и алгоритмы искусственного интеллекта уже давно используются в сфере дизайна. Благодаря им специалисты могут сделать рутинные процессы эффективнее, и вместо выполнения монотонной работы сосредоточиться на поиске новых идей и качественных решений.

В этой статье рассмотрим практические варианты использования нейросетей в дизайне и то, какое влияние оказывает внедрение технологии в индустрию.

Искусственная нейронная сеть, или сокращенно ANN — это один из алгоритмов искусственного интеллекта, который на программном уровне повторяет модель человеческих нейронных связей. Главная особенность нейронных сетей в том, что они способны самообучаться и использовать предыдущий опыт для принятия более эффективных решений. Это помогает им решать сложные задачи с высокой точностью.

Различают три основных типа нейронных сетей:

• Нейросети прямого распространения. Обработка данных в таких ANN выполняется в одном направлении — от входного узла к выходному.

• Нейросети с алгоритмом обратного распространения. Для повышения точности результата такие ANN используют корректирующие циклы обратной связи.
• Сверточные нейронные сети. В таких нейросетях скрытые слои дополнительно выполняют математические вычисления, называемые свертками. Такие ANN особенно полезны в сфере дизайна, поскольку способны извлекать, распознавать и классифицировать признаки различных графических элементов, что заметно повышает их эффективность. 

Нейросети пока не вошли в индустрию так же плотно, как привычное программное обеспечение для создания мокапов, графики и анимаций. Однако в последнее время дизайнеры начали все чаще прибегать к сервисам на базе ANN. Так, по данным исследователей из HubSpot, в первом квартале 2023 года алгоритмы нейросетей использовали 93% веб-дизайнеров, что намного больше по сравнению с предыдущими периодами.

Рассмотрим наиболее распространенные варианты использования технологии. 

Автоматизация

Повседневная работа дизайнера — это не только генерация креативных идей. Также в его обязанности входит создание проектной документации, спецификаций, паттернов и других компонентов, что отнимает довольно много времени и усилий. Сервисы на основе нейросетей способны значительно упростить такие задачи.

Например, они способны автоматически генерировать детали спецификаций, такие как размеры шрифтов, цветовая гамма и интервалы, переводить прототипы в спецификации и даже настраивать вывод элементов с учетом целевой платформы — веба, iOS или Android. 

В совокупности это позволяет заметно ускорить процесс проектирования и создания функциональных мокапов.

Генеративный дизайн

Смысл генеративного дизайна заключается в быстром создании вариантов дизайнов, основанных на единой концепции. Для управления генерацией дизайнер может устанавливать нужные ему параметры: цели, ограничения, материалы и разрешения, после чего нейронная сеть за считанные секунды предложит сотни уникальных идей реализации. Возможности современных нейросетей позволяют таким образом создавать не только отдельные иконки, изображения и логотипы, но и полноценные веб-страницы по простому текстовому запросу. 

Интересно то, что генеративный дизайн может использоваться не только в создании цифровых продуктов, таких как сайты или мобильные приложения. Он не менее эффективен в архитектурном и промышленном дизайнах. Например, крупнейшая американская автомобильная корпорация General Motors использует ANN при создании автозапчастей, объединяя несколько вариантов частей в одну, для получения новой детали, которая будет на 40% легче и на 20% прочнее.

Построение информационной архитектуры

Информационная архитектура определяет способ подачи контента на страницах сайта и мобильного приложения. Она помогает пользователям с легкостью ориентироваться в интерфейсе и «подсказывает», какие действия нужно предпринять для получения желаемого результата.

Сервисы использующие искусственный интеллект на базе нейросетей способны анализировать поведенческие паттерны пользователей, и на основе этой информации самостоятельно создавать визуально привлекательные и логически эффективные информационные архитектуры.

Улучшение юзабилити

Инструменты на базе нейросетей способны самостоятельно проводить юзабилити-тестирование цифровых продуктов и определять, насколько они удобны для конечных потребителей.

Для достижения максимально точных результатов ANN использует распространенные модели поведения, что позволяет UI/UX-дизайнерам создавать впечатляющие интерфейсы с минимальными затратами времени.

Наполнение мокапов текстовым контентом

Для наполнения страниц мокапов текстовым контентом дизайнеры часто используют «lorem ipsum» — рандомный набор символов, что заметно усложняет восприятие дизайна и коммуникацию с клиентом. Для решения этой ситуации можно использовать генераторы текстового контента на базе нейросетей, например ChatGPT или Bard AI. Они помогут мгновенно создать уникальный текст нужного объема, который будет полностью соответствовать контексту страницы.

Сегодня нейронные сети используются на всех этапах создания дизайна — от проектирования и создания первых варфреймов, до генерации графического контента и проведения юзабилити-тестов. Такая комбинация дизайнерского опыта и инновационных идей ANN позволяет достигать невероятных результатов и создавать максимально эффективные и удобные интерфейсы.

Мы подбираем уникальные решения для задач наших клиентов и создаем инновационные приложения на базе нейронных сетей, которые помогут улучшить деятельность вашей компании.