Tek Katlı Yapılar için Çekişmeli Üretici Ağlarda Ölçeklendirme ve Kontrol Yöntemleri

Abstract

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 kontrolünün sağlanması için iki ayrı yaklaşım araştırılmıştır. İlk yaklaşım model üretirken oda boyutlarını kısıtlamaya, ikinci yöntem ise üretilen planların kısıtlara uymayanlarını kabul etmemeye dayalıdır. İki yaklaşım da başarılı sonuçlar verirken, ilk yaklaşımda odalar arası ilişkilerde sorunlar gözlemlenmiş, ikinci yaklaşımda ise plan üretim süreci uzamıştır. Kullanıcılar, geliştirilen 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.