image
images
XVIII. MİMARLIKTA SAYISAL TASARIM ULUSAL SEMPOZYUMU
Tek Katlı Yapılar için Çekişmeli Üretici Ağlarda Ölçeklendirme ve Kontrol Yöntemleri
Yazarlar:
Mertcan Güldilek Berk Ekici Mustafa Emre İlal
Yayın Yılı:
2024
Yayıncı:
Balıkesir Üniversitesi Yayınları
Dil:
ISBN:
978-975-6993-33-0
Özet:
Yapay zeka (YZ) teknolojilerinin, birçok alanda insanlardan daha hızlı ve etkili çözümler sunabilme kapasitesine sahip olduğu gözlemlenmektedir. Mimarlıkta ise, YZ'nin daha işlevsel ve daha yüksek başarımlı yapılar oluşturması beklenmektedir. YZ ile mimari plan tasarımı üretme çalışmalarında Çekişmeli Üretici Ağlar (ÇÜA - Generative Adversarial Networks - GAN) kullanımı literatürde tercih edilmektedir. Sunulan bu çalışma kapsamında, literatürde var olan tek katlı bina plan çözüm kütüphanelerinden öğrenip yeni planlar oluşturabilen bir model geliştirilmiştir. U-Net Mimarisi ve Uygulamalı Evrişimsel Mesaj Aktarımı (UEMA) ÇÜA modeline entegre edilmiş ve modelin odalar arası ilişkileri daha iyi öğrenmesi ve kenar algısını güçlendirmesi sağlanmıştır. Eğitimi tamamlanmış model için pikselleri gerçek alanlara çevirmek üzere bir ölçeklendirme yöntemi geliştirildikten sonra kullanıcının üretilen planlar üzerinde kontolünün sağlanması için iki ayrı yaklaşım araştırılmıştır. İlk yaklaşım model üretirken oda boyutlarını kısıtlamaya, ikinci yöntem ise üretilen planların kısıtlara uymayanlarını kabul etmemeye dayalıldır. İki yaklaşım da başarılı sonuçlar verirken, ilk yaklaşımda odalar arası ilişkilerde sorunlar gözlemlenmiş, ikinci yaklaşımda ise plan üretim süreci uzamıştır. Kullanıcılar, geliştirlen sistemde odaların boyutlarını ve planın toplam metrekaresini belirleyerek tek katlı plan tasarımları üretebilmektedirler. Bu araştırma, tasarım süreçlerinde kullanıcı merkezli tasarım süreçlerinin geliştirilmesinin önemini ve mimari planlamada veriye dayalı yaklaşımların kullanım potansiyelini vurgulamaktadır.
Anahtar Kelime (AI):
Üretken çekişmeli ağlar
kullanıcı entegrasyonu
plan üretimi.
XVIII. MİMARLIKTA SAYISAL TASARIM ULUSAL SEMPOZYUMU
Scale and Control Methods in Generative Adversarial Networks for Single-Story Houses
Yazarlar:
Mertcan Güldilek Berk Ekici Mustafa Emre İlal
Yayın Yılı:
2024
Yayıncı:
Balıkesir Üniversitesi Yayınları
Dil:
ISBN:
978-975-6993-33-0
Özet:
(AI):
Artificial intelligence technologies can provide faster and more effective solutions than humans in many fields. In architecture, AI is expected to create more functional and better performing buildings. Generative Adversarial Networks (GAN) are preferred in the literature for generating architectural plan designs with AI. This study developed a model that can learn from existing single-story building plan solution libraries in the literature and generate new plans. U-Net Architecture and Convolutional Message Passing Algorithm (Conv-MPN) were integrated into the GAN model, enabling the model to learn the relationships between rooms better and enhance edge perception. After developing a scaling method to convert pixels to real-world areas for the trained model, two different approaches were investigated to provide user control over generated plans. The first approach is based on restricting the room dimensions while generating the model, while the second method is based based on rejecting generated plans that do not comply with the constraints. While both approaches yielded successful results, the first approach resulted in problems in the relationships between rooms, and the second prolonged the plan generation process. In the developed system, users can control the generation of single-story plan designs by determining the rooms' dimensions and the plan's total square meters. This research emphasizes the importance of developing user-centered design processes and the potential of using data-driven approaches in architectural planning.
Anahtar Kelimeler:
(AI):
Generative adversarial networks
user interaction
floor plan generation.