論文の概要: Encoding Urban Ecologies: Automated Building Archetype Generation through Self-Supervised Learning for Energy Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07435v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 02:29:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 15:18:26.803120
- Title: Encoding Urban Ecologies: Automated Building Archetype Generation through Self-Supervised Learning for Energy Modeling
- Title（参考訳）: 都市エコロジーのエンコード:エネルギーモデリングのための自己教師付き学習による建築アーチタイプの自動生成
- Authors: Xinwei Zhuang, Zixun Huang, Wentao Zeng, Luisa Caldas,
- Abstract要約: 建設部門はエネルギー消費と二酸化炭素排出量の主要な貢献者として浮上している。
既存の建築様式は、しばしば地元の建物の特徴と、異なる都市間の微妙な区別を捉えるのに失敗する。
本稿では, 自己教師型学習を用いて, 複雑な幾何学的データを代表的, ローカライズ固有のアーチタイプに抽出する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5399800035598186
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As the global population and urbanization expand, the building sector has emerged as the predominant energy consumer and carbon emission contributor. The need for innovative Urban Building Energy Modeling grows, yet existing building archetypes often fail to capture the unique attributes of local buildings and the nuanced distinctions between different cities, jeopardizing the precision of energy modeling. This paper presents an alternative tool employing self-supervised learning to distill complex geometric data into representative, locale-specific archetypes. This study attempts to foster a new paradigm of interaction with built environments, incorporating local parameters to conduct bespoke energy simulations at the community level. The catered archetypes can augment the precision and applicability of energy consumption modeling at different scales across diverse building inventories. This tool provides a potential solution that encourages the exploration of emerging local ecologies. By integrating building envelope characteristics and cultural granularity into the building archetype generation process, we seek a future where architecture and urban design are intricately interwoven with the energy sector in shaping our built environments.
- Abstract（参考訳）: 世界人口と都市化が進むにつれて、建設セクターはエネルギー消費と二酸化炭素排出量の主要な貢献者として浮上してきた。
革新的な都市建築エネルギーモデリングの必要性は増大するが、既存の建築アーチタイプは、地元の建物の特徴や、異なる都市間の微妙な区別を捉えず、エネルギーモデリングの精度を損なうことも多い。
本稿では, 自己教師型学習を用いて, 複雑な幾何学的データを代表的, ローカライズ固有のアーチタイプに抽出する手法を提案する。
本研究は,地域社会レベルでのエネルギシミュレーションを行うために,地域パラメータを取り入れた構築環境とのインタラクションの新たなパラダイムを育成する試みである。
テーラードアーチタイプは、様々な建築在庫の異なるスケールでのエネルギー消費モデリングの精度と適用性を高めることができる。
このツールは、新興の地域生態学の探索を促進する潜在的な解決策を提供する。
建築のエンベロープ特性と文化的な粒度をビルのアーチェタイプ生成に組み込むことで,建築と都市デザインが建築環境を形作る際にエネルギーセクターと複雑に介在する未来を追求する。
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