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Projekt

Metis-II

Knowledge-based search and query methods for the development of semantic information models for use in early design phases

  • Laufzeit:

Metis - Methoden der KI zur Autovervollständigung von Entwürfen basierend auf semantischen Gebäudeinformationen (BIM) für die Unterstützung der Architekten in frühen Entwurfsphasen

Fördergeber

DFG - Deutsche Forschungsgemeinschaft

GZ: DE 420/24-1, AOBJ: 662540

DFG - Deutsche Forschungsgemeinschaft

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Verwandte Projekte

Publikationen zum Projekt

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 (Hrsg.). Proceedings of 33. Forum Bauinformatik. Forum Bauinformatik, September 7-9, Pages 404-411, mediaTUM, München, 9/2022.

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The Morphological Echo of Architects Concept for a Conversational Artificial Intelligence to Support Architects during the Early Design Stages

Jessica Bielski; Viktor Eisenstadt; Christoph Langenhan; Burak Mete

In: Martin Slepicka; Lothar Kolbeck; Sebastian Esser; Kasimir Forth; Florian Noichl; Jonas Schlenger (Hrsg.). Proceedings of 33. Forum Bauinformatik. Forum Bauinformatik, September 7-9, Pages 429-436, mediaTUM, München, 9/2022.

Zur Publikation

Predicting semantic building information (BIM) with Recurrent Neural Networks

Burak Mete; Jessica Bielski; Viktor Eisenstadt; Christoph Langenhan; Frank Petzold; Klaus-Dieter Althoff

In: European Conference on Product and Process Modeling. European Conference on Product and Process Modeling (ECPPM-2022), ECPPM, No. 14th, European Association of Product and Process Modelling, 9/2022.

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