論文の概要: Unfinished Architectures: A Perspective from Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12732v1
- Date: Fri, 3 Mar 2023 13:05:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-25 02:58:55.482117
- Title: Unfinished Architectures: A Perspective from Artificial Intelligence
- Title(参考訳): 未完成のアーキテクチャ:人工知能からの視点
- Authors: Elena Merino-G\'omez, Pedro Reviriego, Fernando Moral
- Abstract要約: 人工知能(AI)の開発は、未完成のアーキテクチャの完成の可能性を提案する新たな道を開く。
DALL-Eのような最近のツールでは、テキスト記述でガイドされた画像が完成する。
本稿では、歴史的寺院の未完成のファサードの完成にこれらの新しいAIツールを使用することについて検討し、建築図学の分野におけるまだ老朽化したスタジアムの分析を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 73.52315464582637
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unfinished buildings are a constant throughout the history of architecture
and have given rise to intense debates on the opportuneness of their
completion, in addition to offering alibis for theorizing about the
compositional possibilities in coherence with the finished parts. The
development of Artificial Intelligence (AI) opens new avenues for the proposal
of possibilities for the completion of unfinished architectures. Specifically,
with the recent appearance of tools such as DALL-E, capable of completing
images guided by a textual description, it is possible to count on the help of
AI for architectural design tasks. In this article we explore the use of these
new AI tools for the completion of unfinished facades of historical temples and
analyse the still germinal stadium in the field of architectural graphic
composition.
- Abstract(参考訳): 未完成の建物は建築の歴史を通じて絶え間ないものであり、完成の機会について激しい議論を巻き起こし、完成部分と整合性のある構成可能性について理論化するためのアリバイを提供した。
人工知能(AI)の開発は、未完成のアーキテクチャの完成の可能性を提案する新たな道を開く。
具体的には、DALL-Eのような最近のツールがテキスト記述でガイドされたイメージを完了できるようになり、アーキテクチャ設計タスクにおけるAIの助けを借りて数えることができる。
本稿では、歴史的寺院の未完成のファサードの完成にこれらの新しいAIツールを使用することについて検討し、建築図学の分野におけるまだ古いスタジアムの分析を行う。
関連論文リスト
- Unsupervised Graph Neural Architecture Search with Disentangled
Self-supervision [51.88848982611515]
教師なしグラフニューラルアーキテクチャサーチは、文献では未発見のままである。
本稿では,Distangled Self-supervised Graph Neural Architecture Searchモデルを提案する。
我々のモデルは、教師なしの方法で、いくつかのベースライン手法に対して最先端のパフォーマンスを達成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T05:23:55Z) - Zero-shot Sequential Neuro-symbolic Reasoning for Automatically
Generating Architecture Schematic Designs [4.78070970632469]
本稿では,アーキテクチャ設計を自動生成するシステムを提案する。
我々は、生成AI(神経推論)と数学的プログラムソルバ(記号推論)の強みを利用する。
提案手法は, 周辺地域の理解に応じて, 様々な建築設計を作成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-25T12:52:42Z) - Generative AI and the History of Architecture [0.6993026261767287]
異なるアーキテクチャスタイルのテキストと画像生成のための生成AIプラットフォームについて検討する。
私たちは、10100万のMidjourneyクエリのデータセットを分析し、実践者がすでに特定のアーキテクチャ概念をクエリしているかどうかを確認します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T23:02:09Z) - AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era [61.879821573066216]
生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。
本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。
実際のデータとは対照的に、AI生成データには、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T06:55:19Z) - Architecture Knowledge Representation and Communication Industry Survey [0.0]
我々は、アーキテクチャ知識の現在の実践を理解し、将来ソフトウェアアーキテクチャの持続可能性に取り組むために持続可能性をどのように適用できるかを探求することを目的としている。
オランダの著名な銀行で働く45人の建築家から回答を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-20T18:17:16Z) - Beyond Summarization: Designing AI Support for Real-World Expository
Writing Tasks [28.702425557409516]
大規模言語モデルは、新しいAI支援書き込み支援ツールの設計と開発において、エキサイティングな新しい機会と課題をもたらした。
最近の研究は、この新技術を活用することで、創造的執筆時の構想、編集支援、要約など、多くのシナリオで文章を変換できることを示している。
実証書作成のためのAIサポートの開発には、独特でエキサイティングな研究課題があり、高い実世界への影響をもたらす可能性がある、と私たちは主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-05T17:47:11Z) - Explainable Artificial Intelligence in Construction: The Content,
Context, Process, Outcome Evaluation Framework [1.3375143521862154]
我々は、XAIの採用と効果的な管理を正当化するために使用できるコンテンツ、コンテキスト、プロセス、成果評価フレームワークを開発する。
我々の新しいフレームワークは概念的だが、建設組織がXAIのビジネス価値と利益の実現に向けて進むための参考枠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-12T03:50:14Z) - Can Artificial Intelligence Reconstruct Ancient Mosaics? [71.93546109923456]
ここ数年、人工知能(AI)は、テキスト記述や参照画像からの画像の生成において、目覚ましい進歩を遂げてきた。
本稿では,このイノベーティブな技術がモザイクの再構築に有効かどうかを考察する。
結果は、AIがモザイクの重要な特徴を解釈し、シーンの本質を捉えた再構築を生成することができることを示すことを約束している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-07T19:42:09Z) - Network Graph Based Neural Architecture Search [57.78724765340237]
我々は、対応するグラフを書き換えてニューラルネットワークを探索し、グラフ特性によるアーキテクチャ性能の予測を行う。
グラフ空間全体にわたって機械学習を行わないため、探索プロセスは極めて効率的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-15T00:12:03Z) - Hierarchical Conditional Relation Networks for Video Question Answering [62.1146543269993]
条件関係ネットワーク(CRN)と呼ばれる汎用再利用可能なニューラルネットワークユニットを導入する。
CRNは、ビデオ上での表現と推論のためのより洗練された構造を構築するためのビルディングブロックとして機能する。
その結果,ビデオQAのような複雑なドメインに対する汎用推論ユニットの構築の影響が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T07:00:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。