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Un enfoque de aprendizaje para clasificar basado en dilemas para el diseño generativo en la regeneración arquitectónica urbana

Autores: Kavouras, Ioannis; Rallis, Ioannis; Zouli, Dimitra; Sardis, Emmanuel; Protopapadakis, Eftychios; Doulamis, Anastasios; Doulamis, Nikolaos

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Un enfoque de aprendizaje para clasificar basado en dilemas para el diseño generativo en la regeneración arquitectónica urbana


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Urbanización
Cambio climático
Soluciones basadas en la naturaleza
Diseño arquitectónico
Sistema de diseño generativo
Algoritmos de aprendizaje para clasificación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 22

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La urbanización continua y el cambio climático degradan las condiciones de vida urbana. Las soluciones basadas en la naturaleza en el diseño arquitectónico y urbano ofrecen remedios prometedores, pero a menudo se ven obstaculizadas por el tiempo, el costo y los desafíos de la fase inicial de diseño. Para abordar esto, presentamos un marco de Sistema de Diseño Generativo que utiliza imágenes generadas por IA y algoritmos de aprendizaje para clasificar. Este sistema genera numerosas soluciones de imágenes para inspirar a arquitectos y urbanistas, acelerando significativamente las primeras etapas de diseño. Para gestionar el volumen abrumador de imágenes, introducimos un enfoque de aprendizaje basado en dilemas que emplea algoritmos de aprendizaje para clasificar y ordenar burbujas inteligentes para priorizar imágenes según la preferencia del usuario. Un estudio de caso demuestra el potencial del marco, proporcionando valiosas ideas sobre su aplicación, beneficios y limitaciones en el diseño urbano.

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