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Integration of convolutional and adversarial networks into building design: A review

Título
Integration of convolutional and adversarial networks into building design: A review
Tipo
Outra Publicação em Revista Científica Internacional
Ano
2023-06-29
Autores
Jean Parente
(Autor)
FEUP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Eugénio Rodrigues
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
João Poças Martins
(Autor)
FEUP
Revista
A Revista está pendente de validação pelos Serviços Administrativos.
Vol. 76
ISSN: 2352-7102
Outras Informações
ID Authenticus: P-00Y-K9H
Abstract (EN): Convolutional and adversarial networks are found in various fields of knowledge and activities. One such field is building design, a multi-disciplinary and multi-task process involving many different requirements and preferences. Although showing several advantages over traditional computational methods, they are still far from being part of the daily design practice. Nevertheless, if fully integrated, these methods are expected to accelerate design and automate procedures. This paper reviews these methods' latest advances and applications to identify current barriers and suggests future developments. For that, a systematic literature review extended with forward and backward snowball methods was carried out. The focus was on the first design phases, including site layout, floor planning, furniture arrangement, and facade design. The network models show great potential in exploring novel design paths, comparing alternative solutions, and reducing task-associated time and cost. In addition, newer approaches may benefit from combining convolutional and adversarial networks in decision-making since they may complement analysis and synthesis. However, the lack of a smooth integration into the design process and the need for a high-level mastery limit their widespread use. Furthermore, ethical issues arise, such as models being trained with biased datasets, ignoring the intellectual property of the data creators, potential violation of privacy, and the models limiting human creativity.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 24
Documentos
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