Генеративное моделирование в системе цифрового проектирования архитектуры

В настоящее время генеративное моделирование в системе цифрового проектирования архитектуры представляет собой передовой подход к автоматизации процессов создания инновационных архитектурных решений. Данный метод основывается на применении алгоритмов искусственного интеллекта, позволяющих генерировать новые архитектурные формы и пространственные конфигурации на основе заданных правил и ограничений. В рамках данной статьи рассматриваются ключевые аспекты генеративного моделирования в архитектуре, включая основные понятия, методы и программные инструменты. Особое внимание уделяется сравнительному анализу генеративного моделирования с другими цифровыми методами проектирования, такими как параметрическое моделирование и информационное моделирование зданий (BIM). Теоретическая значимость исследования заключается в систематизации знаний о генеративном моделировании в контексте цифровой трансформации архитектурного проектирования. Практическая ценность работы состоит в выявлении перспективных направлений применения генеративных алгоритмов для повышения эффективности и креативности архитектурного творчества.

Currently, generative modeling in a digital architectural design system represents an advanced approach to automating the processes of creating innovative architectural solutions. This method is based on the use of artificial intelligence algorithms that make it possible to generate new architectural forms and spatial configurations based on specified rules and restrictions. This article examines key aspects of generative modeling in architecture, including basic concepts, methods and software tools. Particular attention is paid to the comparative analysis of generative modeling with other digital design methods such as parametric modeling and building information modeling (BIM). The theoretical significance of the study lies in the systematization of knowledge about generative modeling in the context of the digital transformation of architectural design. The practical value of the work lies in identifying promising areas for using generative algorithms to increase the efficiency and creativity of architectural creativity.

Publisher
Общество с ограниченной ответственностью Издательство журнала Экономика строительства
Number of issue
3
Language
Russian
Pages
200-204
Status
Published
Year
2024
Organizations
  • 1 Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы
Keywords
generative modeling; digital architectural design; generative adversarial networks; variational autoencoders; parametric modeling; deep learning; генеративное моделирование; цифровое проектирование архитектуры; генеративно-состязательные сети; вариационные автоэнкодеры; параметрическое моделирование; глубокое обучение
Date of creation
01.07.2024
Date of change
01.07.2024
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/111260/
Share

Other records