Впровадження нейромереж у сферу дизайну

Нейронні мережі та алгоритми штучного інтелекту вже давно використовуються у сфері дизайну. Завдяки їм фахівці можуть зробити рутинні процеси ефективнішими, і замість виконання монотонної роботи зосередитися на пошуку нових ідей та якісних рішень.

У цій статті розглянемо практичні варіанти використання нейромереж у дизайні та те, який вплив надає впровадження технології в індустрію.

Штучна нейронна мережа, або скорочено ANN – це один із алгоритмів штучного інтелекту, який на програмному рівні повторює модель людських нейронних зв’язків. Головна особливість нейронних мереж у тому, що вони здатні самонавчати і використовувати попередній досвід для більш ефективних рішень. Це допомагає вирішувати складні завдання з високою точністю.

Розрізняють три основні типи нейронних мереж:

• Нейромережі прямого поширення. Обробка даних у таких ANN виконується в одному напрямку – від вхідного вузла до вихідного.

• Нейромережі з алгоритмом зворотного розповсюдження. Для підвищення точності результату такі ANN використовують коригувальні цикли зворотного зв’язку.
• Згорткові нейронні мережі. У таких нейромережах приховані шари додатково виконують математичні обчислення, які називають згортками. Такі ANN особливо корисні у сфері дизайну, оскільки здатні отримувати, розпізнавати та класифікувати ознаки різних графічних елементів, що помітно підвищує їхню ефективність.

Нейромережі поки що не увійшли в індустрію так само щільно, як звичне програмне забезпечення для створення мокапів, графіки та анімацій. Однак останнім часом дизайнери почали все частіше вдаватися до сервісів на базі ANN. Так, за даними дослідників з HubSpot, у першому кварталі 2023 алгоритми нейромереж використовували 93% веб-дизайнерів, що набагато більше в порівнянні з попередніми періодами.

Розглянемо найпоширеніші варіанти використання технології.

Автоматизація

Повсякденна робота дизайнера – це не лише генерація креативних ідей. Також до його обов’язків входить створення проєктної документації, специфікацій, патернів та інших компонентів, що забирає чимало часу та зусиль. Сервіси на основі нейромереж здатні значно спростити такі завдання.

Наприклад, вони здатні автоматично генерувати деталі специфікацій, такі як розміри шрифтів, колірна гама та інтервали, переводити прототипи у специфікації і навіть налаштовувати виведення елементів з урахуванням цільової платформи – веб, iOS або Android.

У сукупності це дозволяє помітно прискорити процес проєктування та створення функціональних мокапів.

Генеративний дизайн

Сенс генеративного дизайну полягає у швидкому створенні варіантів дизайнів, що базуються на єдиній концепції. Для управління генерацією дизайнер може встановлювати потрібні йому параметри: цілі, обмеження, матеріали та дозволи, після чого нейронна мережа за лічені секунди запропонує сотні унікальних ідей реалізації. Можливості сучасних нейромереж дозволяють таким чином створювати не лише окремі іконки, зображення та логотипи, а й повноцінні веб-сторінки за простим текстовим запитом.

Цікаво, що генеративний дизайн може використовуватися не тільки у створенні цифрових продуктів, таких як сайти або мобільні додатки. Він не менш ефективний у архітектурному та промисловому дизайнах. Наприклад, найбільша американська автомобільна корпорація General Motors використовує ANN при створенні автозапчастин, поєднуючи кілька варіантів частин в одну, для отримання нової деталі, яка буде на 40% легша і на 20% міцніша.

Побудова інформаційної архітектури

Інформаційна архітектура визначає спосіб подачі контенту на сторінках сайту та мобільного додатка. Вона допомагає користувачам з легкістю орієнтуватися в інтерфейсі та «підказує», які дії потрібно вжити для отримання бажаного результату.

Сервіси, які використовують штучний інтелект на базі нейромереж, здатні аналізувати поведінкові патерни користувачів, і на основі цієї інформації самостійно створювати візуально привабливі та логічно ефективні інформаційні архітектури.

Поліпшення юзабіліті

Інструменти на базі нейромереж здатні самостійно проводити юзабіліті-тестування цифрових продуктів та визначати, наскільки вони зручні для кінцевих споживачів.

Для досягнення максимально точних результатів ANN використовує поширені моделі поведінки, що дозволяє UI/UX-дизайнерам створювати інтерфейси з мінімальними витратами часу.

Наповнення мокапів текстовим контентом

Для заповнення сторінок мокапів текстовим контентом дизайнери часто використовують «lorem ipsum» — рандомний набір символів, що помітно ускладнює сприйняття дизайну та спілкування з клієнтом. Для вирішення цієї ситуації можна використовувати генератори текстового контенту на базі нейромереж, наприклад ChatGPT або Bard AI. Вони допоможуть миттєво створити унікальний текст потрібного обсягу, який повністю відповідатиме контексту сторінки.

Сьогодні нейронні мережі використовуються на всіх етапах створення дизайну – від проєктування та створення перших варфреймів, до генерації графічного контенту та проведення юзабіліті-тестів. Така комбінація дизайнерського досвіду та інноваційних ідей ANN дозволяє досягати неймовірних результатів та створювати максимально ефективні та зручні інтерфейси.

Ми підбираємо унікальні рішення для завдань наших клієнтів та створюємо інноваційні програми на базі нейронних мереж, які допоможуть покращити діяльність вашої компанії.