Mimarlıkta makine öğrenmesi ve kullanımının 2007-2023 yılları arasında yapılan çalışmalar üzerinden değerlendirilmesi
Assessing the integration of machine learning in architectural practice: A review of research from 2007 to 2023
Yazar: BEYZA TOPUZ
Danışman: PROF. DR. NEŞE ÇAKICI ALP
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mimarlık = Architecture

Özet:
Gelişen yazılım ve bilişim teknolojileri birçok meslekte olduğu gibi mimarlık mesleğinde de önemli bir araç haline gelmiştir. Geleneksel çizim yöntemlerinden bilgisayar destekli ortamlara geçiş, Bilgisayar Destekli Tasarım (CAD), Bilgisayar Destekli Mühendislik (CAE) ve Bilgisayar Destekli Üretim (CAM) teknolojilerinin tasarımdan üretime kadarki tüm süreçlerde bir dönüşüm gerçekleştirmiştir. Bu teknolojilere ek olarak, yapay zekanın mimari tasarım sürecine entegre edilebilmesi için mimarlık mesleğinin farklı alt alanlarındaki çalışmaların giderek arttığı bilinmektedir. Bu tez çalışmasında ise yapay zekanın bir alt teknolojisi olan makine öğrenmesinin mimarlıkta kullanımını araştırmak ve incelemek üzere dört aşamalı metodolojiye sahip bir literatür taraması gerçekleştirilmiştir. 2007'den 2023'e kadar olan dönemi kapsayan dokuz büyük akademik arama ve yayınlama platformu sistematik olarak incelenmiştir ve sonuçta 232 çalışmalık bir havuzdan 86 ilgili çalışma seçilmiştir. Seçim işlemi yapılırken araştırma kriterleri ile dahil etme ve hariç tutma kriterlerine uygun olan çalışmalar dikkate alınmıştır. Seçilen çalışmaların, makine öğrenmesinin mimarlık mesleğinde hangi alanlardaki sorunları ele aldığı, sorunları ele alırken hangi makine öğrenmesi modellerinin seçildiği ve problemlerin çözümü için hangi yazılımlar, programlama kütüphaneleri, programlama dilleri, programlama platformları ve algoritmalarının kullanıldığına ilişkin oluşturulan üç araştırma sorusuna verdikleri yanıtlar detaylı olarak analiz edilmiştir. Analiz sonucunda 22 farklı mimari alt alanda makine öğrenmesi kullanıldığı, bu alt alanlardaki problemlerin çözümü için 9 farklı makine öğrenmesi modeli, 36 farklı yazılım, 33 farklı makine öğrenmesi kütüphanesi, 4 farklı programlama dili, 8 farklı makine öğrenmesi platformu ve 113 farklı makine öğrenmesi algoritması kullanıldığı tespit edilmiştir. Mimarlıkta makine öğrenmesi kullanımının, literatürden seçilen 86 çalışma üzerinden değerlendirilmesi yapılarak gelecekteki çalışmalar için öneriler sunulmuştur.

Abstract:
The advancement of software and information technologies has become a significant asset in the field of architecture, like many other professions. The shift from traditional drawing techniques to computer-aided environments has revolutionized all stages from design to production through Computer-Aided Design (CAD), Computer-Aided Engineering (CAE), and Computer-Aided Manufacturing (CAM) technologies. Furthermore, research in various sub-disciplines of architecture is increasingly focusing on integrating artificial intelligence (AI) into the design process. This thesis employs a four-stage literature review methodology to explore the application of machine learning, a subset of AI, in architecture. A comprehensive examination of nine major academic search and publishing platforms covering the years 2007 to 2023 yielded 86 relevant studies out of 232 initially identified. The selection was based on specific research and inclusion-exclusion criteria. The selected studies were analyzed to answer three research questions: the architectural problems addressed by machine learning, the machine learning models used, and the software, programming libraries, languages, platforms, and algorithms employed. The analysis revealed that machine learning has been applied in 22 different architectural sub-fields, utilizing 9 different machine learning models, 36 different software tools, 33 machine learning libraries, 4 programming languages, 8 machine learning platforms, and 113 algorithms. The evaluation of these 86 studies highlights the current use of machine learning in architecture and provides recommendations for future research.