Generativt design

Den aktuelle version af siden er endnu ikke blevet gennemgået af erfarne bidragydere og kan afvige væsentligt fra den version , der blev gennemgået den 25. juli 2019; checks kræver 18 redigeringer .

Generativt design eller generativt design er en  tilgang til design og design af et digitalt eller fysisk produkt (hjemmeside, billede, melodi, arkitektonisk model, detaljer, animation og så videre), hvor en person uddelegerer nogle af processerne til computerteknologi og -platforme [1] .

I dette tilfælde søger designeren , ingeniøren eller anden kunde ikke direkte efter en løsning på problemet, men beskriver dets parametre og begrænsninger til programmet, hvorefter det skaber (genererer) løsningsmuligheder, der danner visionen for produktet [2 ] .

I modsætning til traditionelle design- og ingeniørværktøjer skaber og vælger generative systemer semi-autonomt løsninger, hvilket ændrer karakteren af ​​menneskelig interaktion med systemet: programmet opfattes ikke som et værktøj, men som en fuldgyldig deltager i den kreative proces , en “ partner ” [3] .

Nogle generative systemer giver brugeren mulighed for at omformulere, rette og forfine problemet baseret på mellemresultater og også selvlære i processen med at finde løsninger. [fire]

Historie

Eksempler på generativ kreativitet i pre-computer-æraen

Generative kreativitetsteknikker blev brugt længe før opfindelsen af ​​computerteknologi. Kendt af mange siden barndommen, den elementære generative enhed er et kalejdoskop . [5] Et eksempel på en mere kompleks præ-computer generativ enhed er spåkort og en spåkone, der genererer prognoser ved at sprede - brugen af ​​generative enheder, ifølge F. Galanter, er "lige så gammel som kunsten selv" [ 5] 6] . Efter hans mening er generative modeller ikke bundet til nogen teknologi, og generative enheder i kreativ aktivitet er muligvis ikke højteknologiske og findes selv i gamle kulturer. Generering af enheder og algoritmer (for eksempel at kaste terninger) er "mekanismen" i mange spil - for eksempel var der i det gamle Indien et terningspil, som var personificeringen af ​​det "kreative princip" om at skabe verden.

I middelalderen skabte Lull en mekanisk genereringsenhed (Ars), designet til at besvare alle spørgsmål: det menes, at mekanismen var baseret på Kabbalahs ideer, ifølge hvilken al mulig viden om verden er udtømt af permutationer, kombinationer og placeringer af bogstaverne i det hebraiske alfabet - Ars blev designet til at generere alle "meningsfulde" kombinationer af disse primære elementer af viden.

I 1751 opfandt W. Hayes en generativ metode til at komponere musik for "de ringeste talenter". [2]

De mere moderne eksperimenter fra Ben Laposky, som startede i 1952, skabte fantastiske billeder ("elektroniske abstraktioner", "oscilloner") ved hjælp af et oscilloskop, kan også tilskrives præ-computer-praksis med generativ kreativitet. [7] Faktisk opfandt Laposky et "præfiks", der visualiserer amplitude- og tidsparametrene for elektriske signaler. Laposkys eksperimenter er interessante, fordi han var en af ​​de første til at visualisere processerne og resultaterne af generativ kreativitet – visualiseringsprincippet er et af de grundlæggende principper i generativt design.

Moderne historie om generativt design

Artefakter til side begyndte historien om generativt design i midten af ​​det 20. århundrede med fremkomsten af ​​de første computere til at skabe billeder.

• I 1960'erne begyndte Bell Labs at bruge computere til at løse en række kreative opgaver såsom at skabe grafik, animationer og æstetiske objekter.
• I 1980'erne blev seriøs forskning inden for computerkreativitet udviklet og fik form og status som en videnskabelig retning. Først og fremmest blev mulighederne for computerkreativitet inden for datalogi, arkitektur og design undersøgt. Især i 1982 udviklede Autodesk den første version af AutoCAD -programmet , hvis forskellige applikationer bruges i maskinteknik, konstruktion og arkitektur. I 1984 blev den første version af ArchiCAD (Radar CH) programmet skabt, som blev udbredt i bygningsdesign. Senere vil CAD-programmer blive et af de hyppige tilfælde af implementering af generative mekanismer. [otte]
• I 2004 udgav Business Week klummeskribent Bruce Nussbaum The Power of Design and Redesigning American Business-artikler, hvori han erklærede: "Designfaget har ændret sin essens og bevæger sig fra tegnefeltet til tankefeltet, fra stilisering til innovation, fra at forme ting. at visualisere nye forretningsparadigmer” [9] . En ny forretningsfilosofi er begyndt, hvor generativt design (generativ kreativitet) yder et stadigt mere markant bidrag. [ti]
• I 2010'erne forbedres læringsteknologier til generative systemer hurtigt. Så i 2014 opfinder Ian Goodfellow [11] et generativt adversarialt netværk (GAN), som med succes bruges til at opnå fotorealistiske billeder af tøj, tasker, dokumentmapper, computerspilscener, interiør og industrielle designobjekter.
• Store it-virksomheder – Google, Microsoft, Oracle, Symantec, Hewlett Packard, Adobe, Yandex, uKit Group, Mail.ru Group – og industrielle virksomheder som Siemens slutter sig til forskning inden for generativ kreativitet og udvikling af generative teknologier.
• I 2014 opkøber Google DeepMind Technologies Limited - i dag studerer projektet en bred vifte af kunstig intelligensproblemer: "forståelse" af naturlige sprog af maskiner, generering af billeder af neurale netværk, udvikling af systemer, der kan spille forskellige spil osv. Samtidig starter anvendt forskning i anvendelsen af ​​generative tilgange i digitalt design. I 2014 annoncerede folk fra Google Grid-systemet, en online hjemmesidebygger, der bruger Molly-algoritmen til at vælge sidefarver [12] (den første version af projektet blev tilgængelig i 2016 [13] ). I 2015 laver University of Toronto og Adobe prototyper af DesignScape, et værktøj, der tilbyder forskellige muligheder for at arrangere tekst og grafik på slides: Resultaterne af undersøgelsen præsenteres på den videnskabelige konference CHI'15 (Conference on Human Factors in Computing Systems) . [fjorten]
• I 2016 bliver generativt design tilgængeligt og forståeligt for masseforbrugeren: en gruppe russiske udviklere (A. Moiseenkov, O. Poyaganov, I. Frolov og A. Usoltsev) skaber Prisma-applikationen, som tillader behandling af billeder i stil med berømte kunstnere - projektet er baseret på neuralt netværk, der opfanger mange fotostilingsmuligheder. Samme år lancerer Google et open source-projekt Quick, Draw!  - træning af et neuralt netværk til at generere billedmuligheder baseret på grove brugerskitser: i maj 2017 deltog over 15 millioner mennesker i eksperimentet. [femten]

Det generelle princip for drift af generative systemer og interaktion med dem

I øjeblikket er generative modeller baseret på et imponerende teoretisk grundlag og praktisk erfaring. Først og fremmest taler vi om de såkaldte evolutionære algoritmer , som er baseret på matematiske modeller af mekanismerne for naturlig evolution. Følgende metoder er meget brugt: cellulære automater , fraktaler , neurale netværk , " kunstigt liv ", Lindenmeier-systemer (L-systemer) , " matematisk kaos ", randomisering, " Perlin-støj " og andre.

På trods af forskellen i tilgange er der en række grundlæggende stadier af brugerinteraktion med et generativt designsystem:

1. Opgaveformulering  - en beskrivelse af det resultat, som brugeren har til hensigt at modtage. På trods af at vi taler om at opnå et delvist tilfældigt resultat eller et sæt resultater, er den grundlæggende opgave specificeret.
2. Indstilling af parametre  - på den ene eller anden måde får systemet karakteristika, som de genererede løsninger skal svare til (dette kan implementeres i form af et spørgeskema, en guide eller et indstillingspanel).
3. Generation  - programmet, baseret på de givne betingelser og de algoritmer, der er indlejret i det, "sorterer igennem" kombinationer og visualiserer processer og objekter. Algoritmer giver "meningsfuldhed" af de genererede objekter: for eksempel, hvis den genererende enhed er en melodisynthesizer, skal de genererede objekter genkendes som melodi (og ikke som en kakofoni).
4. Valg af objekter  - brugeren evaluerer de genererede muligheder og vælger den mulighed, der tilfredsstiller ham. Hvis der er opnået imponerende fremskridt inden for automatisering inden for tidligere operationer, så er vurderingen baseret på menneskelige evner som smag og sund fornuft - og de er dårligt formaliserede, hvilket tyder på, at generative systemer ikke vil erstatte specialister [16] .

Eksempler på applikationer og software

Industrielt design

"Generativt design (generativt design) er ... et sæt nye automatiserede designværktøjer, der bruges til at optimere produktionen, reducere produktvægten og spare på de anvendte materialer. Resultatet af at bruge disse værktøjer er organiske og endda æterisk udseende dele, der reducerer produktionsomkostningerne." F. Keene [8]

Et af de velkendte industrielle designsystemer i dag er Autodesk Dreamcatcher [9] , som giver dig mulighed for at løse anvendte problemer med design og ingeniørarbejde, under hensyntagen til forskellige krav til materialer, produktionsmetoder, effektivitet [17] : brugeren indlæser designet krav, finder systemet mange algoritmisk syntetiserede løsninger og tilbyder dem til brugeren for at evaluere eller rette opgaven.

Som eksempler på succesfuld anvendelse af generative designteknologier med dette og lignende programmer kan vi nævne:

• Vægtreduktion af individuelle elementer  er et fælles program af Airbus og Autodesk for at reducere vægten af ​​individuelle elementer af civile fly [18] .
• Shape Synthesis  er et fælles program mellem Toyota og Materialize for at udvikle en superlet autostol med en usædvanlig struktur [19] .
• Oprettelse af medicinske implantater  - brugen af ​​generativt design giver dig mulighed for nøjagtigt at genskabe trabekulære strukturer (mikroskopiske vævselementer), fordele bittesmå porer på tværs af materialer og genskabe overfladeruhed, mens du simulerer knogler [8] .

Webdesign

"Dette er værktøjer, der vil hjælpe med at forenkle grænsefladeopbygning, forberedelse af grafik og indhold samt produkttilpasning" (Yuri Vetrov, leder af Mail.ru-portaldesignteamet og forfatter af algorithms.design-webstedet) [20]

• Layout . Den danske startup Uizard Technologies annoncerede det neurale netværk pix2code, som kan genkende et layout, skærmbillede eller interfacebillede og generere en færdiglavet interaktiv side med kode, design og grafiske elementer og derved automatisere den rutinemæssige layoutproces. [21]

• Redesign af webside . Den russiske onlinetjeneste uKit AI lærer, hvordan man bringer webstedssider til de moderne tekniske og visuelle krav på det moderne web: Brugeren modtager en ny, adaptiv version af front-end, genereret baseret på materialer fra den gamle version af webstedet , og kan knytte det til et eksisterende domæne. [22]
• Web typografi . Rene, et projekt af Airbnbs designer og ingeniør Jon Gold, giver dig mulighed for at evaluere og sammenligne forskellige kombinationer og størrelser ved at give systemet et grundlæggende sæt af begrænsninger [23] . Et andet eksempel på succesfuld implementering af generative teknologier er Prototypo, en fontgenerator. [24]

Grafisk design og datavisualisering

• Virksomhedsidentitet . Logojoy-tjenesten bruger generative teknologier til at skabe flere varianter af logoer og simple virksomhedsidentitetselementer i henhold til brugerens grundlæggende krav. [25]
• Visuel kommunikation . Google Drawings' online AutoDraw-editor analyserer "din klodsede tegning og foreslår en bedre i stedet." En person tegner en hvilken som helst abstrakt figur i editoren, og tjenesten vælger og viser thumbnails af tegninger og ikoner, der passer bedre, du kan vælge den passende" [26] .
• Design til plakater og emballage . Et af de særlige tilfælde af anvendelsen af ​​den generative tilgang var reklamekampagnen for Nutella Unica, udviklet af Ogilvy & Mather Italien for producenten Ferrero - i 2017 blev syv millioner krukker Nutella udgivet med unikke mønstre på hver etiket: billederne blev skabt af en algoritme, der kombinerede farver og grafiske skabeloner. [27]
• Datavisualisering og infografik . NodeBox er et offline program til Mac OS-brugere, der bruger algoritmiske løsninger til at skabe grafik, sprites og grænseflader, der indeholder regelmæssigt skiftende data (rapporter, citater osv.). Systemet giver designeren mulighed for at indstille generationsparametrene baseret på flowchartet og øjeblikkeligt få resultatet, når parametrene ændres. [28]
• Identitet . Det neurale netværk under navnet Nikolay Ironov [29] , skabt i Artemy Lebedevs studie, udfører kommercielle opgaver for at skabe en virksomhedsidentitet for virksomheder.

Arkitektur

"Vi tænker ikke på at designe et specifikt objekt, men på processen med at generere mange objekter." Han taler om skiftet i arkitektonisk design "fra objekt til proces", som tillader, "i stedet for at skabe en enkelt artefakt ... ved hjælp af beregningsmodeller, design processerne til at skabe utallige artefakter." (Michael Hansmeyer) [9] .

Udsigterne for generative tilgange inden for arkitektur og byggeri er i dag primært forbundet med BIM-teknologier [30] [10] . BIM-teknologier gør det muligt at skabe nøjagtige virtuelle modeller af bygninger, der tager højde for alle de arkitektoniske, designmæssige, teknologiske, økonomiske, operationelle, husholdnings- og andre parametre for et objekt. Erfaringerne fra Det Forenede Kongerige, hvor overgangen til BIM-teknologier er forudsat af den britiske regerings byggestrategi, vedtaget i 2011, viser, at BIM-teknologier kan reducere omkostningerne ved designarbejde med 52 % og på grund af omkostningsudviklingen -effektive løsninger, reducere byggeomkostningerne med 38 %. [31]

Kunst og underholdning

• Art . Siden 2015 har den franske kunstner Miguel Chevalier over hele verden præsenteret en række installationer af installationer ("Liquid Pixels", "Fractal Flowers"), hvis idé er baseret på autonom udvikling og endeløs generering af grafiske objekter [ 32] .
• Spilindustrien . Udgivet i 2016, No Mans Sky , et rumactioneventyr-computerspil, gør udstrakt brug af algoritmisk terrængenerering og er en "sandkasse" (et sted, hvor baner oprettes og redigeres).
• Video produktion . Resolume-medietjenesten inkluderer Arena- og Avenue-medieserverne, miksning af visuelle effekter og matchende værktøjer rettet mod VJ'er og videoskabere [33] .

Udsigter for applikation og udvikling

”Allerede i dag er der takket være metoderne til generativ kreativitet en demokratisering af kreativiteten på mange områder. Ved at reducere tidsintervallet mellem en idé og implementering, fremskynder generativ kreativitet fremkomsten af ​​nye ... former, funktioner og æstetik. … Sammen med nye teknologier … vælter generativ kreativitet fuldstændig begreber som produktion, forbrug, arbejdskraft og innovation.” R. Peters og S. Winiger, "Creative AI" [10] .

Selvom der i dag er områder, hvor generativt design anvendes og udvikles mere aktivt, er selve tilgangen ikke begrænset til et bestemt anvendelsesområde.

Ifølge F. Galanter kan udtrykket generativt design (generativ kreativitet) "henvise til enhver kunstnerisk praksis, hvor forfatteren specificerer en proces: et sæt sprogregler, en maskine eller anden proceduremæssig enhed, der sættes i gang med et vist niveau af autonomi og som som følge heraf og helt eller delvist skaber et værk” [6] .

R. Peters og S. Winiger identificerer i artiklen "Creative AI" [10] fire hovedtendenser i udviklingen af ​​den "generative alder" (tendenser, der efter deres mening vil ændre verden):

1. Generativt perspektiv . "For første gang i menneskehedens historie kan vi skabe fra et blandet, generativt perspektiv - en blanding af elementer fra det kollektive, individuelle og maskinelle perspektiv. Dette giver os mulighed for at flytte grænserne for kreativitet ... og skabe helt nye objekter."
2. Generative forudsigelser . Generative teknologier er i stand til at forudsige handlinger og begivenheder, hvilket giver folk mulighed for at "tweak aspekter af design i henhold til deres præferencer."
3. Generative markeder , hvor folk vil udveksle generative modeller. "I dag er der madmarkeder ... og i fremtiden vil der være generative opskriftsmarkeder til at skabe mange nye varer."
4. Generativ produktion . Disse er generative systemer, der bruges til at skabe fysiske objekter (denne retning er tæt forbundet med udviklingen af ​​additiv fremstilling, et eksempel på dette er 3D-printere).

Æstetik af generativt design

Den udbredte brug af generativt design inden for videokunst, print, webdesign, arkitektur, boligindretning, tøj- og fodtøjsdesign, møbler osv. har givet anledning til en særlig æstetik. Brugen af ​​algoritmer og neurale netværk gentager ofte den løsning, som naturen har skabt, men samtidig har de mere ordnede, forudsigelige konturer, optimeret til at løse specifikke problemer. Denne sammensmeltning af normalt modsatte former: "naturlig" og "teknologisk" giver en følelse af særhed, en speciel "lavet". Brugen af ​​generativt design i forbrugerprodukter tiltrækker ofte publikums interesse, men forårsager ikke altid et ønske om at købe det, fordi. han ser for usædvanlig og mærkelig ud.   

Noter

1. ↑ V.N. Kanyagin. Industrielt design af Den Russiske Føderation: muligheden for at overvinde designbarrieren. - Den Polytekniske Universitets Forlag, 2012. - S. 37.
2. ↑ 1 2 Metelik T.S. Generativ designmetode og metoder til dens implementering i grafisk design // Business and design review: journal. - 2017. - T. 1 , nr. 2 (6) . - S. 11 .
3. ↑ Yuri Vetrov. Algoritmisk design . Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
4. ↑ Irina Cherepanova. Tjenester på neurale netværk for at hjælpe designeren . Cossa (27. juli 2017). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 4. september 2017. (ubestemt)
5. ↑ Yuri Ilyin. Generativ kunst: når kunstneren fjerner sine hænder . Computerra (19. marts 2013). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
6. ↑ 1 2 Galanter P. Hvad er generativ kunst? Complexity Theory as a Context for Art Theory. — New York: New York University, 2005.
7. ↑ Digital kunst i computernes begyndelse . Se på mig (26. januar 2009). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
8. ↑ 1 2 3 Philip Keen. Generativt design skaber en ny æra af højtydende produkter . Isicad (27. juli 2017). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
9. ↑ 1 2 3 Hramkova E. Design: fra at skabe ting til at designe fremtiden (20. marts 2011). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 23. januar 2022. (ubestemt)
10. ↑ 1 2 3 4 Roelof Peters, Samim Winiger Oversættelse: AIC. CreativeAI . CMS Magasinet (12. januar 2017). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
11. ↑ Goodfellow Jan. Dyb læring. - DMK Press, 2017. - 652 s. - ISBN 978-5-97060-554-7 .
12. ↑ Margaret Rhodes. Et publiceringsværktøj, der bygger websteder drevet af kunstig intelligens . Kabelforbundet (10. september 2014). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
13. ↑ Kaya Ismail. Gitteret er endelig her . CMS-kritiker (13. september 2016). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
14. ↑ Peter O'Donovan, Aseem Agarwala, Aaron Hertzmann. DesignScape: Design med interaktive layoutforslag . Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 11. september 2017. (ubestemt)
15. ↑ Google offentliggør resultaterne af sin Quick, Draw! . Tproger (20. maj 2017). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
16. ↑ Alexey Grammatchikov. Mark Zuckerberg står op for kunstig intelligens . Ekspert Online (2017). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
17. ↑ "Performancedrevne tekniske designtilgange baseret på generativt design og topologioptimeringsværktøjer: En sammenlignende undersøgelse" . Tidsskrift for anvendt videnskab . 2022.
18. ↑ WANDA LAU. Living og Autodesk anvender Bionic Design på en Airbus 320-partition . Arkitekt (21. januar 2016). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 14. august 2017. (ubestemt)
19. ↑ TYLER KOSLOW. TOYOTA & MATERIALISER TEAM TIL 3D-PRINT LETVÆGTSSÆDE . 3D Printing Industry (17. september 2015). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 23. oktober 2016. (ubestemt)
20. ↑ Yuri Vetrov. "Designer's Exoskeleton": Hvad algoritmisk design vil bringe til industrien . Vc.ru (20. juni 2016). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 23. februar 2017. (ubestemt)
21. ↑ Vasily Sychev. Det neurale netværk blev lært at layoute fra interfacebilleder . N+1 (30. maj 2017). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
22. ↑ AI-konferenceresultater: Microsoft AI-værktøjer, IBM Bold Solutions, VisionLabs Smart Technologies, AI Startup Battle og mere . Videnskab og liv (28. april 2017). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 4. september 2017. (ubestemt)
23. ↑ John Gold. Declarative Design Tools (2. juni 2016). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
24. ↑ MELISSA GOLDIN. Prototypo vil lade enhver designe originale skrifttyper . Mashable (5. maj 2014). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
25. ↑ Kirill Oleinichenko. 600 års designautomatisering: Fra trykpressen til webindustrien . Awdee.ru (2. august 2017). Hentet 29. januar 2022. Arkiveret fra originalen 18. maj 2021. (Russisk)
26. ↑ Anastasia Pashkevich. Googles AutoDraw forvandler dine doodles til smukke tegninger . Lifehacker (12. april 2017). Hentet 29. januar 2022. Arkiveret fra originalen 29. januar 2022. (Russisk)
27. ↑ Alexandra Selezneva. Nutella brugte en algoritme til at lave syv millioner unikke mønstrede krukker . Vc.ru (2. juni 2017). Hentet 29. januar 2022. Arkiveret fra originalen 29. januar 2022. (Russisk)
28. ↑ [ NodeBox Oversigt] . infogra.ru . Hentet 29. januar 2022. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (Russisk)
29. ↑ Nikolai Ironov / Anmeldelser . Artlebedev . Hentet 29. januar 2022. Arkiveret fra originalen 29. januar 2022. (Russisk)
30. ↑ Vladislav FEDOROV. BIM-teknologier: en sjov 3D-tegning eller en masse muligheder, der ikke bliver brugt? . Construction.ru (10. maj 2017). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
31. ↑ Marina Korol. Briterne har fortalt verden, hvad niveau 3 BIM er: det er Digital Built Britain . Isicad (6. marts 2015). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
32. ↑ Miguel Chevalier: Kunstnere udforsker også. . strelka.com . Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)
33. ↑ Fra hydrograf til total kunst: En udviklers rejse fra landmåling til synesthesia . Den virtuelle rapport (12. juli 2017). Hentet 12. september 2017. Arkiveret fra originalen 12. september 2017. (ubestemt)

Litteratur

• Industrielt design af Den Russiske Føderation: muligheden for at overvinde "designbarrieren". — CSR Nordvest. - S. 37. - ISBN 978-5-7422-3759-4 .
• Gary William Flake: Naturens beregningsmæssige skønhed: Computerudforskning af fraktaler, kaos, komplekse systemer og tilpasning . MIT Press 1998, ISBN 978-0-262-56127-3
• John Maeda: Design by Numbers , MIT Press 2001, ISBN 978-0-262-63244-7
• Celestino Soddu: artikler om generativt design (1991-2011)

Links

• Et udvalg af generative designværktøjer
• Generativ design blog
• Bog om generativt design (tysk)