Mimari Yarışmalara Yapay Zekâ Entegrasyonu: Proje Değerlendirme İş Akışlarını Kolaylaştırmaya Yönelik Görev Tabanlı Bir Yaklaşım

Abstract

Mimari proje yarışmaları, değerlendirme süreçlerinde sekreterya ve jüri üyeleri için önemli zorluklar barındırmaktadır. Bu çalışma, gelişen yapay zekâ (YZ) araçlarının bu zorlukları hafifletmek, proje değerlendirme iş akışlarını optimize etmek ve özellikle sekreterya raporlama süreçlerini ve jüri karar mekanizmalarını kolaylaştırmak amacıyla nasıl entegre edilebileceğini görev tabanlı bir yaklaşımla araştırmayı amaçlamaktadır. Araştırma kapsamında, Türkiye'deki gerçek mimari proje yarışmalarından ve bazı açık kaynaklı eğitim verilerinden elde edilen dokümanlar üzerinde çeşitli YZ modelleri denenerek, jüri toplantı ses kayıtlarının otomatik deşifresi, yarışma paftalarındaki otopark gibi nesnelerin sayımı, pafta içi çizimlerin konumlandırılması, Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ile çok kriterli karar verme desteği, kat planı segmentasyonu ve yarışma paftalarının sınıflandırılması gibi belirlenmiş görevler üzerinde deneysel çalışmalar yürütülmüştür. Elde edilen bulgular, YZ'nin jüri tutanaklarının hazırlanmasında %1.23-%5.74 Kelime Hata Oranı (WER) ile yüksek doğruluk ve önemli zaman tasarrufu sağladığını göstermiştir. AHP destekli değerlendirmelerde YZ, gerçek jüri kararlarıyla %89 oranında uyumlu sonuçlar üreterek finalist ve elenen projeler arasında ayrım yapabilmiştir. Yarışma paftalarının eleme aşamalarına göre sınıflandırılmasında ise YZ, rastlantısal tahminin üzerinde (%~57 test F1 skoru) bir başarı sergilemiştir. Ancak, mimari çizimlerin karmaşıklığı nedeniyle nesne sayımı ve kat planı segmentasyonu gibi görevlerde mevcut genel amaçlı YZ modellerinin performansı sınırlı kalmıştır. Sonuç olarak, YZ'nin mimari proje yarışmalarında tekrarlayan ve zaman alıcı görevlerde iş yükünü azaltma, süreçleri standartlaştırma ve değerlendirme süreçlerine yardımcı analitik araçlar sunma potansiyeli yüksektir. Bununla birlikte, YZ'nin yaratıcılık, bağlamsal anlayış ve nihai karar verme gibi insan uzmanlığı gerektiren alanlarda yalnızca destekleyici bir rol üstlenmesi ve etik hususların gözetilmesi kritik öneme sahiptir.Architecture competitions introduce notable challenges for the secretariat and jury members in the evaluation processes. This study aims to investigate how developing artificial intelligence (AI) tools can be integrated to alleviate these challenges, optimize project evaluation workflows, and especially facilitate secretariat reporting processes and jury decision-making mechanisms with a task-based approach. Within the scope of the research, experimental studies were conducted on specified tasks such as automatic transcription of jury meeting audio recordings, counting of objects such as parking spaces on competition boards, positioning of in-board drawings, multi-criteria decision-making support with Analytical Hierarchy Process (AHP), floor plan segmentation, and classification of competition boards using data obtained from real architectural project competitions and open-source educational resources. The findings showed that AI tools can provide high accuracy and considerable time savings in transcribing audio recordings of jury meetings, with a Word Error Rate (WER) of 1.23%-5.74%. In AHP-powered evaluations, the AI was able to predict between finalist and eliminated projects, producing results that were 89% consistent with the actual competition results. In classifying competition boards according to elimination stages, AI demonstrated success above random guessing (~57% test F1 score). However, due to the complexity of architectural drawings, the performance of existing general-purpose AI models in tasks such as object counting and floor plan segmentation has been limited. AI tools can significantly relieve the burden on the jury and the secretariat by taking over repetitive and time-consuming processes in architectural competitions, thus contributing to the uniformity of processes and the production of detailed analytical insights to support the evaluation. However, ethical responsibilities should be carefully observed and the role of AI should not exceed the level of 'assistant' in stages where human expertise is required, such as creativity, contextual interpretation and final decision-making.