ZURU Tech ha dado un paso significativo en la industria de la construcción con el lanzamiento de su innovadora plataforma llamada Dreamcatcher. Esta herramienta promete transformar el diseño y la edificación de todo tipo de estructuras, desde viviendas unifamiliares hasta hospitales y oficinas. Su principal atractivo es que permite a personas con diferentes niveles de experiencia colaborar en proyectos de construcción de una manera accesible y amigable. Con solo hacer clic en un botón, los usuarios pueden encargar una construcción, fabricarla y recibirla en un lugar designado para su posterior ensamblaje.
El desarrollo de Dreamcatcher se ha llevado a cabo en colaboración con el AWS Generative AI Innovation Center y AWS Professional Services. Juntos han implementado un generador de planos de planta que utiliza inteligencia artificial generativa para ofrecer mayor precisión en la planificación de edificaciones. Gracias a esta tecnología, los usuarios pueden describir en lenguaje natural sus deseos específicos para un proyecto. Por ejemplo, al escribir “Crea una casa con tres dormitorios, dos baños y un espacio exterior para entretenimiento”, el sistema genera un plano en un entorno de diseño 3D, facilitando así la creación de viviendas de calidad, incluso para quienes carecen de formación técnica en arquitectura.
Para garantizar la efectividad de esta herramienta, el equipo de ZURU llevó a cabo un exhaustivo proceso de selección de modelos y ajustes. Utilizó Amazon Bedrock y Amazon SageMaker para perfeccionar la precisión del generador. Inicialmente, el equipo se centró en generar un plano de planta 2D a partir de las indicaciones del usuario, definiendo criterios clave de evaluación como la distribución de las habitaciones y sus dimensiones.
Aunque en un principio se consideró el uso de redes generativas adversariales (GAN), los resultados prometedores obtenidos con el modelo GPT2 llevaron al equipo a optar por este último, que parece ofrecer la precisión necesaria. Asimismo, se realizaron experimentos adicionales para afinar aún más los resultados. Uno de estos consistió en el ajuste fino del modelo utilizando variantes Llama 3B, orientadas a aumentar la precisión mediante ejemplos de alta calidad. Otro experimento se enfocó en la ingeniería de prompts, evaluando el impacto de ejemplos contextuales con el modelo Claude 3.5 de Anthropic.
ZURU también dedicó tiempo a la creación de un conjunto de datos inicial, recopilando planos de miles de casas de fuentes públicas. Con el objetivo de optimizar la revisión de estos planos, desarrollaron una aplicación que permite aprobar o rechazar diseños rápidamente, asegurando que cumplan con los estándares del sistema de construcción de ZURU. Este enfoque ha acelerado significativamente el proceso de evaluación, manteniendo criterios claros.
Los resultados obtenidos han sido impresionantes. El enfoque de ingeniería de prompts y el ajuste fino han logrado mejorar la adherencia a las instrucciones en más de un 100% en comparación con el modelo base GPT2. A pesar de que el ajuste fino mostró mejoras notables, la implementación de LoRA, que consume menos recursos computacionales, también ha demostrado ser efectiva, aunque con un rendimiento ligeramente inferior.
ZURU Tech está, sin duda, revolucionando la forma en que se concibe el diseño y la construcción de edificios, utilizando inteligencia artificial para hacer que la generación de planos sea más accesible y eficiente, lo que amplia las oportunidades de participación en el proceso de construcción.
