論文の概要: Augmented Computational Design: Methodical Application of Artificial Intelligence in Generative Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09243v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 16:47:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 12:01:43.384816
• Title: Augmented Computational Design: Methodical Application of Artificial Intelligence in Generative Design
• Title（参考訳）: Augmented Computational Design: 生成設計における人工知能の方法論的応用
• Authors: Pirouz Nourian, Shervin Azadi, Roy Uijtendaal, Nan Bai
• Abstract要約: 本章では、生成設計における人工知能の必要性と有用性に関する方法論的考察を紹介する。 パフォーマンスベースの生成設計パラダイムの中核は、これらの選択と結果の間に統計的またはシミュレーション駆動の関連を作ることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1638581561083717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This chapter presents methodological reflections on the necessity and utility of artificial intelligence in generative design. Specifically, the chapter discusses how generative design processes can be augmented by AI to deliver in terms of a few outcomes of interest or performance indicators while dealing with hundreds or thousands of small decisions. The core of the performance-based generative design paradigm is about making statistical or simulation-driven associations between these choices and consequences for mapping and navigating such a complex decision space. This chapter will discuss promising directions in Artificial Intelligence for augmenting decision-making processes in architectural design for mapping and navigating complex design spaces.
• Abstract（参考訳）: 本章では,生成設計における人工知能の必要性と有用性に関する方法論的考察を紹介する。 具体的には、数百から数千の小さな意思決定を処理しながら、aiによって生成的設計プロセスをどのように拡張して、関心やパフォーマンス指標のいくつかの結果の観点で提供できるかを論じる。 パフォーマンスベースの生成設計パラダイムの中核は、これらの選択と、そのような複雑な決定空間のマッピングとナビゲートの結果の間に統計的またはシミュレーション駆動の関連を作ることである。 本章では、複雑な設計空間のマッピングとナビゲートのためのアーキテクチャ設計における意思決定プロセスを強化するための人工知能の有望な方向性について論じる。

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