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Methoden zur KI-basierten Autovervollständigung von frühen Grundrissentwürfen: Methodologie und Integration in ein bestehendes Framework

Viktor Eisenstadt, Jessica Bielski, Christoph Langenhan, Burak Mete, Klaus-Dieter Althoff, Andreas Dengel

In: Martin Slepicka, Lothar Kolbeck, Sebastian Esser, Kasimir Forth, Florian Noichl, Jonas Schlenger (editor). Proceedings of 33. Forum Bauinformatik. Forum Bauinformatik September 7-9 Pages 404-411 mediaTUM München 9/2022.

Abstract

Der Prozess des Entwerfens in der Architektur verbindet die Kreativität des Designers mit gesetzlichen Regularien sowie den spezifischen Einschränkungen und Vorgaben des Bauprojektes. Der Entwurfsprozess ist somit eine geeignete Domäne für die Unterstützung durch den Computer, welcher die Aufgabe eines Assistenten übernimmt und das Projekt getreu der Vorgaben ko-kreativ begleitet. Die Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere Deep Learning, haben in der letzten Zeit große Fortschritte gemacht, in der Unterstützung des Entwurfsprozesses in der Architektur spielen sie zur Zeit jedoch noch eine untergeordnete Rolle. Ein möglicher Einsatz der KI-Techniken im Entwurfsprozess von der Architektur ist die automatische Vervollständigung der Grundrisse in den frühen Entwurfsphasen. Die von der KI generierten Vorschläge für die nächsten Entwurfsschritte basieren dabei auf vorhandenen konsistenten semantischen Daten und tragen so zu mehr Präzision sowie Effizienz im Entwurfsprozess bei. Wir präsentieren eine Methodologie für eine solche Autovervollständigung und beschreiben wie sie in ein bestehendes verteiltes KI-basiertes Framework integriert wird und wie die generierten Vorschläge dem Nutzer erklärt werden.

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