Classificação não supervisionada de imagens em processos de design computacional generativo

Autores

DOI:

https://doi.org/10.11606/gtp.v19i3.227541

Palavras-chave:

aprendizado profundo, exploração do espaço das soluções, autoencoder convolucional, estudos tridimensionais

Resumo

O uso de técnicas computacionais em processos de Design Generativo permite a criação de inúmeras soluções. Para explorar essas iterações, é necessário adotar abordagens que auxiliem na organização e análise desse vasto espaço de soluções. Este estudo propõe uma metodologia baseada em aprendizado profundo para a classificação não supervisionada de imagens, permitindo a exploração automática das iterações de um sistema generativo sem a necessidade de rotulagem manual. A pesquisa utiliza o programa Grasshopper para gerar as iterações e transformá-las em imagens, um autoencoder convolucional para extrair representações compactas das imagens, técnicas de redução de dimensionalidade como UMAP e o algoritmo de Misturas Gaussianas para agrupamento dos dados. O trabalho demonstra que essa abordagem pode organizar o espaço de soluções com base em características morfológicas e espaciais, contribuindo para novas formas de interação entre o designer e a inteligência artificial no campo do design. Os códigos e imagens utilizadas estão disponíveis aqui: https://github.com/researchai2/cluster2.

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Biografia do Autor

  • Daniel Ribeiro Alves Barboza Vianna, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

    Daniel Ribeiro Alves Barboza Vianna obteve o grau de Doutor em Desenho Industrial pela PUC-Rio em 2023. Anteriormente, ele concluiu dois mestrados: um em Arquitetura em 2011 e outro em Desenho Industrial em 2014, ambos pelo Pratt Institute. Atualmente, Vianna está focado em pesquisas e projetos na área emergente do Design Computacional, com um enfoque particular no uso de técnicas de aprendizado profundo.

  • Claudio Freitas de Magalhães, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro

    Professor Associado do Departamento de Arte e Design da PUC-Rio (D.A.D. / PUC-Rio). Possui graduação em Desenho Industrial pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro - PUC-Rio - (1985), MBA em Marketing pelo IAG / PUC-Rio - (1991), MSc (1994) e D.Sc. (2003) em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ. Foi Visiting Scholar do Departamento de Ciências Cognitivas, Linguísticas e Psicológicas (CLPS) da Brown University, com bolsa de Pós-Doutorado do CNPq (2017 a julho de 2018). Atua na Graduação e no Programa de Pós-Graduação (M. e D.) em Design.

  • Érico Franco Mineiro, Universidade Federal de Minas Gerais

    Professor do Depto. de Tecnologia do Design, Arquitetura e Urbanismo da Universidade Federal de Minas Gerais. É doutor em Design pela PUC-Rio, mestre em Engenharia de Produção pela UFMG e bacharel em Desenho Industrial - Projeto de Produto pela UEMG.

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Publicado

31-12-2024

Edição

v. 19 n. 3 (2024): fluxo contínuo

Seção

Artigos

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Direitos autorais (c) 2024 Daniel R. A. B. Vianna, Claudio F. de Magalhães, Érico F. Mineiro

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Como Citar

VIANNA, Daniel Ribeiro Alves Barboza; MAGALHÃES, Claudio Freitas de; MINEIRO, Érico Franco. Classificação não supervisionada de imagens em processos de design computacional generativo. Gestão & Tecnologia de Projetos, São Carlos, v. 19, n. 3, p. 27–47, 2024. DOI: 10.11606/gtp.v19i3.227541. Disponível em: https://revistas.usp.br/gestaodeprojetos/article/view/227541. Acesso em: 7 fev. 2026.