Mimarlıkta makine öğrenimi uygulamaları: Fırsatlar, zorluklar ve geleceğe dair öngörüler
Machine learning applications in architecture: Opportunities, challenges and foresights for the future
Yazar: BİLGE ŞAPCI
Danışman: DOÇ. DR. AYSU SAGUN KENTEL
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı / Mimarlık Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mimarlık = Architecture
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Mimarlık = Architecture ; Tasarım = Design ; Veri analizi = Data analysis ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Üretim süreci = Production process

Özet:
Yapay zekânın alt dallarından biri olan makine öğrenimi, algoritmalar kullanılarak verilerin analiz edilmesiyle öğrenen, insan zekâsını taklit edebilen ve kendi kendini geliştirebilen bir sistem olarak tanımlanmaktadır. Makine öğrenimi kullanılarak büyük verilerin depolanması ve bu verilerin işlenmesiyle de yeni verilerin oluşumu sağlanmaktadır. Makine öğrenimi teknikleri bu özellikleri sayesinde başta mühendislik ve üretim sektörleri olmak üzere pek çok alanda kullanıldığı halde, yapılan araştırmaların azlığı ve yetersiz çalışmalar sebebiyle mimarlık alanındaki henüz yaygın olarak kullanılmamaktadır. Bu tezin amacı, makine öğreniminin mimaride sağladığı faydaları vurgulamak ve tasarım üretimi ve yapım sürecinde karşılaşılabilecek sorunları ve riskleri belirlemektir. Bu bağlamda, önce makine öğrenimi teknikleri incelenerek çeşitli disiplinlerdeki kullanım şekilleri ele alınmıştır. Ardından günümüze kadar mimarlık alanında makine öğrenimi kullanılarak yürütülen örnek çalışmalar araştırılmıştır. Tezde incelenen bu çalışmalarda, makine öğrenimi tekniklerinin
nasıl ve hangi amaçlarla kullanıldığı üzerinde durularak, makine öğrenimi kullanımının mimarlık alanında sağlayabileceği faydalar, uygulama sırasında karşılaşılabilecek zorluklar ve oluşabilecek potansiyel riskler belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlara bağlı olarak makine öğrenimi tekniklerinin mimarlık alanında kullanımı geliştirilerek tasarım, üretim ve inşa
süreçlerinde verimli bir araç olarak kullanılabileceği öngörülmektedir.

Abstract:
Machine learning, one of the sub-branches of artificial intelligence, is defined as a system that can learn by analyzing data using algorithms, can imitate human intelligence and can improve itself. It is possible to store large amount of new data and the data formed by processing these data using machine learning. Although, machine learning techniques are
used in many fields due to these features, especially in the engineering and production sectors, they are not yet widely used in the field of architecture because of scarcity of research and insufficient studies. The aim of this thesis is to highlight the benefits provided by machine learning in architecture and to identify the problems and risks that may be faced during design production and construction process. In this context, first the machine learning techniques are observed and their use in various disciplines are discussed. Then, examples carried out until today on machine learning in architecture are presented. In the thesis, the benefits that can be gained, problems that can be encountered and the risks that may rise during the use of machine learning are identified, focusing on how and for what purposes machine learning techniques are used in the field of architecture. It is concluded that the use of machine learning techniques in the field of architecture can be developed and used as an efficient tool in design, production and construction processes, depending on the findings of this research study.