論文の概要: Multi-scale Intervention Planning based on Generative Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15492v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 20:06:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 15:13:10.070340
• Title: Multi-scale Intervention Planning based on Generative Design
• Title（参考訳）: 生成設計に基づくマルチスケール干渉計画
• Authors: Ioannis Kavouras, Ioannis Rallis, Emmanuel Sardis, Eftychios Protopapadakis, Anastasios Doulamis, Nikolaos Doulamis,
• Abstract要約: 我々は、多段階の介入計画において、生成AIの能力を利用する。 イメージ・ツー・イメージ・インペインティング・アルゴリズムを活用することで,都市部における温室効果ガスの削減に対処する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.677411878315618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The scarcity of green spaces, in urban environments, consists a critical challenge. There are multiple adverse effects, impacting the health and well-being of the citizens. Small scale interventions, e.g. pocket parks, is a viable solution, but comes with multiple constraints, involving the design and implementation over a specific area. In this study, we harness the capabilities of generative AI for multi-scale intervention planning, focusing on nature based solutions. By leveraging image-to-image and image inpainting algorithms, we propose a methodology to address the green space deficit in urban areas. Focusing on two alleys in Thessaloniki, where greenery is lacking, we demonstrate the efficacy of our approach in visualizing NBS interventions. Our findings underscore the transformative potential of emerging technologies in shaping the future of urban intervention planning processes.
• Abstract（参考訳）: 都市環境における緑地の不足は、重要な課題である。 様々な副作用があり、市民の健康と幸福に影響を及ぼす。 小規模の介入、例えばポケットパークは実現可能なソリューションであるが、特定の領域の設計と実装を含む、複数の制約が伴っている。 本研究では,生成型AIのマルチスケール介入計画能力を活用し,自然対応型ソリューションに焦点をあてる。 イメージ・ツー・イメージ・インペインティング・アルゴリズムを活用することで,都市部における温室効果ガスの削減に対処する手法を提案する。 緑地が不足しているテッサロニキの2つの路地に着目し,NBS介入を可視化するためのアプローチの有効性を実証した。 本研究は, 都市介入計画プロセスの今後をめざして, 新興技術の変革の可能性を明らかにするものである。

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