Bilişim çağında mimarlık: Tasarım, yapım ve planlama alanlarında makine öğrenimi çalışmalarının bibliyometrik analizi
Architecture in the information age: A bibliometric analysis of machine learning studies in the fields of design, construction, and planning
Yazar: HATİCE HAZAL EMSEN
Danışman: DOÇ. DR. HİLAL TUĞBA ÖRMECİOĞLU
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mimarlık = Architecture
Dizin: Bibliyometrik çözümleme = Bibliometric analysis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Mimarlık = Architecture ; İnşaat = Construction

Özet:
21. yüzyıla geçerken sanayi temelli gelişim modelinden bilişim temelli yeni bir üretim düzenine geçilmiştir. Endüstri 4.0'ın da ortaya çıkması ile birlikte yeni bir devir olarak kabul edilen bilişim çağında, yakın gelecek için çoğu meslekteki fiziksel iş gücünün yerini siber sistemlerin ve robotların alacağı ön görülmektedir. Bu sebeple insanlığın yeni çağa adapte olmak için kendini geliştirmesi, devrin teknolojilerine hâkim olması beklenmektedir. Özellikle bilişim dendiğinde akla ilk gelen alan olan yapay zekâ ve yapay zekânın son aşaması olan makine öğreniminin yakın gelecekte temel bilimler arasında kabul edileceği düşünüldüğünde, bu konularda bilgi sahibi olmak, bu bilgiyi kendi çalışma alanına uyarlamak ve kullanmak kişilere ve firmalara bütün alanlarda büyük avantaj sağlayacaktır. Bu durumun bilincinde olan bazı alanlarda yapay zekâ ve makine öğrenimi ile ilgili çalışmalar hızla yaygınlaşmıştır. Araştırmanın da odağını oluşturan olan tasarım, yapım ve planlama alanlarında ise makine öğrenimi kullanan yazılımlar bir süredir aktif bir şekilde kullanılmaktadır. Öte yandan tasarım alanında ise makine öğrenimi ile alternatif tasarlama yardımcıları oluşturma vb. sistemler üzerinde çalışmalar halen devam etmektedir. 
Bir konunun bir alandaki güncel geçerliliğini tespit etmek için literatürdeki akademik çalışmalara bakılması yapılabilecek yöntemlerden biridir. Bibliyometrik analiz adı verilen bu yöntem, elde edilen veriler doğrultusunda bir alanda belli bir konu ile ilgili yapılan çalışmaların eğilimi ile ilgili araştırmacıya kapsamlı bir sonuç vermektedir. Yapay zekâ ve makine öğreniminin farklı alanlardaki güncel durumu için de bu yöntemden yararlanılabilir; tasarım, yapım ve planlama alanı da bunlardan biridir.
Bu çalışmada tasarım, yapım ve planlama alanlarında makine öğreniminin kullanımı ile ilgili alandaki eğilimleri ve güncel yaklaşımları görebilmek, bu konunun söz konusu alandaki potansiyel çalışma konularını tespit edebilmek amacıyla tarayıcılar aracılığı ile elde edilen ve farklı yazılımlar ile hazırlanan veriler doğrultusunda kapsamlı bir bibliyometrik analiz yapılmıştır. Tezde, yakın gelecekte ileri düzey teknolojilerle insan iş gücüne ihtiyacın azalması gibi bir riskin avantaja çevrilmesi için okuyuculara bir kılavuz niteliği taşıması amaçlanmıştır. Yapılan analizin sonuçları incelendiğinde, inşaat ve yapım konularına ait akademik çalışmaların tasarım konularına kıyasla çok daha etkin ve yüksek sayıda olduğu ortaya çıkmış; bu konularda yapılan mühendislik temelli çalışmaların alandaki toplam çalışmaların en büyük yüzdesini oluşturduğu görülmüştür. Öte yandan yapılı çevre ile ilgili faaliyet gösteren mimarlık ve şehir planlama gibi tasarım odaklı disiplinlerin ise makine öğrenimi alanına akademik katkılarının yapım ile ilgili disiplinlere kıyasla daha az olduğu tespit edilmiştir. İnşaat ve yapım sektörünün yanı sıra enerji ve sürdürülebilirlik temalı konuların da etkin bir şekilde çalışıldığı ancak bu alanın diğer konularla güçlü bir akademik ilişkide olmadığı görülmüştür. Analizler sırasında mimarlık disiplini için mimari tasarım kavramının, şehircilik disiplini için akıllı şehir çalışmalarının ön plana çıktığı tespit edilmiştir. Konunun akademide çalışılma yoğunluğuna bakılıp sektörde bu teknolojilerin kullanımına dair iki saha arasında bir paralellik arandığında analiz sonuçları ile benzer bir durum tespit edilmiştir; inşaat sektörüne ait yazılımlar piyasaya sunulmuşken, mimarlık alanı için mimari tasarım bazında deneysel projeler yapılmakta ya da henüz geliştirilmekte olan programlar üzerinde çalışılmaktadır. Binalarda performans optimizasyonu gibi verimliliğe dair temada da sektörün kullanımına arz edilen yazılımlar bulunmaktadır.

Abstract:
In the information age, which is acknowledged as a new era with the emergence of Industry 4.0, it has been predicted that cyber systems and robots will replace the physical labour force in many professions for the near future. Because of this, it is expected that humanity will develop itself in order to adapt to the new era and master the technologies of its time. Considering the fact that artificial intelligence and machine learning, which is the last stage of artificial intelligence, are one of the first field that comes to mind when it comes to informatics, will be among the fundamental field in the near future. Either individuals or companies, it will be a great advantage for them in a competitive environment, if they have an idea about these issues. In some fields, which are aware of this situation, studies on artificial intelligence and machine learning have spread rapidly. In the fields of design, construction and planning, which are also the focus of this dissertation, machine learning software have been actively used for a while. Furthermore, in the field of design, working on these systems such as creating alternative design aids with machine learning, etc. is still in progress. 
It is one of the methods that can be done by looking at the academic studies in the literature in order to determine the current situation of a subject in a field. This method, called bibliometric analysis, gives a comprehensive result to the researcher about the trend of studies on a certain subject in a field in the direction the obtained data. This method can also be used for the current situation of artificial intelligence and machine learning in different fields; design, construction and planning are one of them. 
In this dissertation, a comprehensive bibliometric analysis was conducted in direction of the data which was obtained through browsers and pre-processed with different software in order to see the trends and current approaches in the field of using machine learning in the disciplines of design, construction and planning. In the dissertation, it is aimed to be defined as a guide for readers in order to turn the risk of reducing the need for human labour into an advantage with advanced technologies in the near future. When the results of the analysis are examined, it is clear that academic studies on construction and building fields are much more effective and in higher numbers compared to design subjects. It has been seen that engineering-based studies on these subjects constitute the majority of the total studies in this field. On the other hand, it has been determined that the academic contributions of design-related disciplines such as architecture and city planning, to the field of machine learning are less than the disciplines related to construction. In addition to the construction and building industry, it has been observed that energy and sustainability-themed subjects are also studied effectively, but they do not have a strong academic relationship with other subjects. During the analysis, it was determined that the theme of architectural design for the discipline of architecture and smart city studies for the discipline of urbanism came to the fore. A similar situation was found with the results of the analysis when a similarity was sought between the two fields regarding the use of these technologies in the sector, considering the density of the subject being studied in academia. While software for the construction industry has been released to the market, experimental projects are being made on the architectural design for the field of architecture or software are still being worked on. In the field of efficiency-related subjects, there are software offered to the use of the sectors such as performance optimization in buildings.