Formation of a conceptual solution for an architectural project using neural networks

UDC 69
Publication date: 03.09.2023
International Journal of Professional Science №9-2023

Formation of a conceptual solution for an architectural project using neural networks

Формирование концептуального решения архитектурного проекта с применением нейросетей

Levshukova K.M.
Scientific supervisor: Zabegina A.R.
Moscow Information Technology University
Moscow Institute of Architecture and Civil Engineering MITU-MASI


Левшукова К.М.
Научный руководитель: Забегина А.Р.

Московский информационно-технологический университет
Московский архитектурно-строительный институт МИТУ-МАСИ
Аннотация: В статье рассматривается проблема использования нейросетей, как инструмента формирования архитектурной концепции, аргументируя новый подход к проектированию, основанный на алгоритме машинного обучения. Обосновывается их появление в рамках промышленной революции 4.0. Приводится классификация нейросетей и описывается их влияние на процесс архитектурного проектирования. Обозреваются возможности нейросети, которые позволяют анализировать большие объемы данных и выделять закономерности, улучшать качество проектов, создать инновационные и уникальные проекты, повышать эффективность использования ресурсов, улучшать экологическою устойчивость и безопасность зданий и разрабатывать вариации концептуальных обликов зданий, с учетом архитектурных решений среды проектирования. По результатам исследования оценивается потенциал нейросети в решении задач формирования концепций зданий и сооружений.

Abstract: The article discusses the problem of using neural networks as a tool for forming an architectural concept, arguing for a new approach to design based on a machine learning algorithm. Their appearance within the framework of the industrial revolution 4.0 is substantiated. A classification of neural networks is given and their influence on the architectural design process is described. The capabilities of a neural network are reviewed, which allow you to analyze large volumes of data and identify patterns, improve the quality of projects, create innovative and unique projects, increase the efficiency of resource use, improve the environmental sustainability and safety of buildings and develop variations of the conceptual appearance of buildings, taking into account architectural solutions of the design environment. Based on the results of the study, the potential of the neural network in solving problems of forming concepts for buildings and structures is assessed.
Ключевые слова: нейросеть, концепция, генеративное моделирование, архитектура нейромодели, искусственный интеллект.

Keywords: neural network, concept, generative modeling, neural model architecture, artificial intelligence.


Современная архитектура — это искусство создания прекрасных и функциональных зданий, которые становятся символами городов и культурных наследий. Концепция в архитектуре является ключевым этапом в процессе создания любого проекта. Одним из самых перспективных направлений в архитектуре является использование нейросетей для формирования концептуального проекта.

Исследования в этой области приводят к созданию новых методов и инструментов для формирования концептуального проекта, позволяющих ускорить процесс создания концептуального проекта. Обозреваются основные этапы применения нейросетей и анализируется мировой опыт для оценки эффективности данного подхода, результаты которого позволяют специалистам оптимизировать процесс проектирования.

Цифровизация проектирования началась в 1960-х годах с развитием компьютерной технологий, но использование было ограничено из-за высокой стоимости и сложности использования. В 1980-х годах с появлением персональных компьютеров и развитием компьютерной графики использование архитектурных программ стало стандартом в индустрии строительства и дизайна, но полный переход на компьютерные системы произошел в 1990-х годах.[1]

Применение компьютерных технологий и нейросетей в архитектурном проектировании также связано с промышленной революцией 4.0, которая характеризуется внедрением цифровых технологий в архитектурный процесс. Начали применять такие технологии, как компьютерное моделирование, виртуальная реальность, использование IoT-технологий и искусственный интеллект.

Компьютерное моделирование позволяет создавать точные трехмерные модели зданий и сооружений, посредством анализа параметров и характеристик объектов, и создания виртуальных прототипов новых идей и концепций.

Виртуальная реальность позволяет создавать интерактивные визуализации проектов, которые используют для презентаций заказчикам и сотрудникам.

Использование IoT-технологий позволяет собирать данные о состоянии здания, которые применяют для оптимизации работы систем вентиляции, отопления, кондиционирования и управления энергопотреблением здания.

 

Читать далее…

References

1. Deep Learning in Architecture: Designing Sustainable Buildings with Neural Networks / Yoshua Bengio //Sustainability – 2018 г. – С. 1-56
2.Neural Network-Based Building Energy Prediction: A Comparative Study // University of Texas at Austin – 2019 г. – С. 1-19
3. Artificial Intelligence in Architecture: Generating New Designs Based on User Preferences" // Gdansk University of Technology – 2018 г. – С. 1-9
4. Using Artificial Neural Networks to Optimize Building Envelope Design // Energy and Buildings – 2021 г. – С. 1-9
5. Deep Learning for Architecture: A Review // Automation in Construction – 2019 г. – С. 1-29
6. Algorithms for optimization of building design / Machairas, V.; Tsangrassoulis, A.; Axarli, K. - 2014 г. – С. 101–112.
7.Editorial: Artificial neural networks as models of neural information processing / M. van Gerven and S. Bohte // Frontiers in Computational Neuroscience – 2017 г. – С 1- 211.
8. Architectural Materialisms: Nonhuman Creativity / Maria Voyazaki – 2018 г. – С. 1- 45
9. Разработка и применение нейросетевой технологии прогнозирования к задачам строительной механики и конструкций. / Максимова О.М. //Труды Междунар. Конгресса «Наука и инновации в строительстве» - 2008 г. - С.146-151.