[en] The initial purpose of technology is to aid us in repetitive tasks. For example, in recent years, CAD programs are helping Designers to spend more time on the Design itself; being limited by the tool seems like a distant memory. Designers can generate complex forms and plans for their design, however, like our predecessors, we are still open to all kinds of mistakes. With the emergence of Artificial Intelligence, not only we can make machines do a specific task for us, but also learn to guess, predict, and plan for the future and avoiding the same mistakes over (Tech Innovations to Help Manage Project Data and Create New Ways of Designing, 2018). Specifically, Machine learning (ML) is a field of artificial intelligence that uses statistical techniques to give computer systems the ability to "learn" (e.g., progressively improve performance on a specific task) from data, without being explicitly programmed (Stuart Russell and Peter Norvig, 2009).As Architects, we are all responsible for what we design and carry out, even further, we are responsible for the effects which our Buildings render into the world. Therefore, in Academia, we approach design as a practice of refinement, it's a process of Generating Alternatives and testing them, over and over, until finding the final option. This is Indeed, very similar to the way an automated machine works except machines are without human error. With the help of our current technologies, we can train machines to learn the design process and aid us in various tasks such as planning, optimization, and prediction for the outcome.One of the most fundamental aspects, regarding the design of a building, is the process of generating plans based on user's needs; in which many factors are actively affecting the process. Many factors drive the generation/design of an architectural plan and Our Emotions towards a specific space is one of the important ones, which mostly and often dismissed by the Designer. By applying AI to this process; which follows the same principles; the designer is constantly supported by a recorded knowledge that can help him design avoiding such mistakes (Embracing artificial intelligence in architecture, 2018).Our creative goal is to develop an A.I, which can make a dialectic between the designer and the user's emotion, making the design more efficient for the user. The research aims to find hidden relationships between the factors which shape a floor plan and the user's emotions; and finding a balance point to establish a new Workflow. The first step to do so is to train a computer program, which learns the relation between our emotions and the design, the latter can be achieved using machine-learning technics, provided with data sets of floor-plans, powered by semantic networks.

[es] El propósito inicial de la tecnología es ayudarnos en tareas repetitivas. Por ejemplo, en los últimos años, los programas CAD están ayudando a los diseñadores a dedicar más tiempo al diseño mismo; estar limitado por la herramienta parece un recuerdo lejano. Los diseñadores pueden generar formas y planes complejos para su diseño, sin embargo, al igual que nuestros predecesores, todavía estamos abiertos a todo tipo de errores. Con el surgimiento de la Inteligencia Artificial, no solo podemos hacer que las máquinas hagan una tarea específica para nosotros, sino también aprender a adivinar, predecir y planificar para el futuro y evitar los mismos errores (Innovaciones tecnológicas para ayudar a administrar los datos del proyecto y crear nuevos Formas de diseño, 2018). Específicamente, el aprendizaje automático (ML) es un campo de inteligencia artificial que utiliza técnicas estadísticas para dar a los sistemas informáticos la capacidad de "aprender" (por ejemplo, mejorar progresivamente el rendimiento en una tarea específica) de los datos, sin ser programado explícitamente (Stuart Russell y Peter Norvig, 2009).Como arquitectos, todos somos responsables de lo que diseñamos y llevamos a cabo, incluso más, somos responsables de los efectos que nuestros edificios generan en el mundo. Por lo tanto, en Academia, enfocamos el diseño como una práctica de refinamiento, es un proceso de Generar Alternativas y probarlas, una y otra vez, hasta encontrar la opción final. Esto es, de hecho, muy similar a la forma en que funciona una máquina automatizada, excepto que las máquinas no tienen errores humanos. Con la ayuda de nuestras tecnologías actuales, podemos entrenar máquinas para aprender el proceso de diseño y ayudarnos en diversas tareas, como la planificación, la optimización y la predicción del resultado.Uno de los aspectos más fundamentales, con respecto al diseño de un edificio, es el proceso de generar planes basados en las necesidades del usuario; en el cual muchos factores están afectando activamente el proceso. Muchos factores impulsan la generación / diseño de un plan arquitectónico y Nuestras emociones hacia un espacio específico es uno de los más importantes, que el Diseñador descarta en su mayoría y a menudo. Al aplicar IA a este proceso; que sigue los mismos principios; El diseñador está constantemente respaldado por un conocimiento registrado que puede ayudarlo a diseñar evitando tales errores (Abrazando la inteligencia artificial en la arquitectura, 2018).Nuestro objetivo creativo es desarrollar una inteligencia artificial, que puede hacer una dialéctica entre el diseñador y la emoción del usuario, haciendo que el diseño sea más eficiente para el usuario. La investigación tiene como objetivo encontrar relaciones ocultas entre los factores que dan forma a un plano de planta y las emociones del usuario; y encontrar un punto de equilibrio para establecer un nuevo flujo de trabajo. El primer paso para hacerlo es entrenar un programa de computadora, que aprende la relación entre nuestras emociones y el diseño, este último se puede lograr utilizando técnicas de aprendizaje automático, provistas de conjuntos de datos de planos de planta, impulsados por redes semánticas.