Mimari tasarımda yapay zeka: Evrişimli yapay sinir ağlarının vaziyet planı tasarımında kullanımı
Artificial intelligence in architectural design: The use of convolutional neural networks in site plan design
Yazar: MUSTAFA KEMAL KAYIŞ
Danışman: PROF. DR. HAKAN YAMAN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı / Gayrimenkul Geliştirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mimarlık = Architecture

Özet:
İnsanlık tarihi boyunca ilerleme icat edilen araçlara ve teknolojilere doğrudan bağlı olmuştur. Bilinen tarihin ilk aşamalarında çeşitli doğal maddelerin biçimlerinin değiştirilmesi, farklı parçaların birleştirilmesi vb. gibi yöntemlerle alet ve araç geliştirmekle başlayan insanoğlunun teknoloji serüveni binyıllar içinde doğaya, enerjiye, maddenin yapı taşlarına, elektriğe, elektromanyetizmaya ve son dönemde bilginin kendisine müdahale etme kabiliyetine ulaşmıştır.
20. yüzyıl insanlığın ve yeryüzünün en çok değiştiği dönem olarak tartışmaya gerek olmayacak bir şekilde kayıtlarla sabittir.
Bu değişimin birçok yönü bulunmakla birlikte kritik öneme sahip unsurlar zaman içinde somut olandan soyut olana doğru evrilmiştir.
20. yüzyılın başında hammaddelere erişim uğruna girişilen mücadeleler yüzyılın ortalarında enerjiye ulaşım amacına dönüşmüş 21. yüzyıl başında ise tüm mücadele bilgiye ulaşma ve bilgiyi kullanma temeline evrilmiştir.
Bu süreç içerisinde son iki yüzyılı kıyaslarsak geçen yüzyıl başında elektriğin kullanımının yaygınlaşmasının yaptığı etkinin benzerini içinde bulunduğumuz yüzyılda bilgi ve yapay zekâ teknolojilerinin yapacağını kolaylıkla öngörebiliriz.
1950' lerde ilk modern bilgisayarın Alan Turing tarafından icadı ile başlayan hesaplama kapasitesindeki sürekli artış becerisi, yaygın iletişim ağı, sürekli artarak üretilen veri ve her geçen gün geliştirilen yeni algoritmik yaklaşımlar ile insanoğlunun bilgiyi anlama, işleme, değerlendirme ve kullanma konusunda kendisi ile yarışacak düzeyde bir zekâ üretme dürtüsünü her geçen gün beslemektedir.
Modern bilgisayarın ilk icat edildiği günden itibaren başlayan insan gibi zeki makineler üretme fikri aradan geçen süreçte çok büyük gelişmeler göstermiştir. İnsan zekâsına benzer bir zekâ yaratma düşüncesi insanoğlunun kendini ve çevresini anlama ve nihayetinde doğaya hükmetme serüveninin önemli bir istikameti haline gelmiştir.
İnsan beyni, zekâsı ve bilinci üzerinde henüz oldukça kısıtlı bir bilgiye sahip olmakla birlikte, bilim bilincin beyin ile kesinlikle doğrudan ilişkili olduğunu gösteren somut örnek ve deneylerle doludur. İnsan beyni tarafından üretilen zekânın benzerinin ve hatta daha gelişmişinin, geliştirilen makine ve yazılım sistemleri yoluyla yapay bir şekilde üretilmesi günümüz araştırmalarında oldukça önemli bir yere sahiptir.
Yapay zekâ çalışmalarının mimari tasarıma etkisinin nasıl gerçekleşeceği henüz cevaplanamamış sorulardan biridir. Mimarlık pratiğinin binlerce yıldır ihtiyaçların ve taleplerin çözümü için hem hesaplamalı işlemler ve hem de mimarın kişisel yorumu ve kültürün etkisiyle objektif ve sübjektif yönleri olan bir pratik olarak sürdüğünü göz önünde bulundurmak gerekmektedir. Bugüne kadar sanatı, sadece insana yakıştıran, insan doğasının bir yansıması, uzantısı hatta tamamlayıcısı olarak gören insanoğlu
xx
için, içinde sanatsal bir yön barındıran mimarlık pratiğinin, insana özgü organik yönleri olmayan bir yapay zekâ tarafından gerçekleştirilebileceğini kabul etmek acaba kolay olabilecek midir?
Yapay zekâ bilimi, keşifler çağındaki okyanuslar, uzak kıtalar, yalnız adalara benzer şekilde sürprizlerini ve gizemlerini barındıran, kâşiflerini bekleyen bir dünya gibi fırsatlar sunan, insanın aslında kendini keşfetmesi yolunda ilginç bir serüvendir. Geliştirilen uygulamalar, yapılan çalışmalar göstermektedir ki yapay zekâ teknolojileri geliştirildikleri ve bir ürüne dönüştürülebildikleri hemen her alanda insandan daha başarılı performans gösterebilmektedir.
Her gün çıkan yeni bir haberle bu başarılı performanslara bir diğerinin eklendiği, zamanın giderek daha hızlı aktığı bir çağda yaşıyoruz. Yapay zekâ algoritmaları ile oluşturulan uygulamalar tıptan savunma sanayine, satrançtan atletizme, kişisel pazarlamadan kitlesel pazarlamaya, havacılıktan denizciliğe, üretimden inşaata, finanstan eğitime hemen her alanda çeşitli fonksiyonları insandan daha başarılı, daha hatasız, daha hızlı ve daha geniş ölçekte hayata geçirmektedir.
Yapay zekâ, insanlık için bir fırsat mı yoksa bir tehdit mi olacağı üzerinde hem felsefi hem de popüler tartışmaların birlikte yürüdüğü nadir konulardan biridir. Yapay zekânın insanlık tarihinde görülmedik verimlilik artışı ve teknolojik sıçrayışlara gebe olmamızı sağlayacağı iddiaları ile birlikte yapay zekânın insanlığın sonunu getirecek tehlikeli bir yok edici silah olduğu iddiaları paralel seyretmektedir.
Mimari tasarımda yapay zekâ konusu, mimarlık mesleğinin karmaşıklığı ve genişliği dolayısıyla birçok farklı yönden ele alınmalı ve zaman içinde birikim yaparak gelişecek sistemler inşa edilmelidir.
Yapay zekâ çalışmalarının son yıllardaki ilerlemesi özellikle makine öğrenmesi alanında ve en yoğun olarak da bu alanının alt kollarından biri olan Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri üzerinde gerçekleşmektedir. Yapılan araştırmalara göre her yıl üretilen dijital veri miktarı bundan önceki tüm insanoğlunun tarihi boyunca ürettiği veriden fazla olmaktadır. Bu veri bolluğu her iki yılda bir kendini ikiye katlayan işlem gücü ve her yıl gittikçe artan araştırmacı ve araştırma kaynaklarının kullanımı ile yapay zekâ alanında büyük bir patlamanın eşiğine bizleri getirmiştir.
Yapay sinir ağları insan beynindeki nöral bağlantılar temel referans alınarak geliştirilmiş hücresel hesaplama elemanlarının (Perceptron - Algılayıcı) birbirlerine çeşitli şekillerde bağlanması ile oluşturulan, iç içe geçmiş lineer olmayan fonksiyonlardan oluşan kendi kendini optimize edecek şekilde programlanmış büyük bir fonksiyondur. Yapay sinir ağları işlem amacına bağlı olarak gözetimli, gözetimsiz ya da pekiştirmeli öğrenme yöntemlerinden birisi seçilerek programlanır ve eğitilir. Yapay sinir ağları özellikle büyük veri setleri üzerinde yer alan desenleri tespit eder ve bu desenlere uygun olarak hesaplanmak istenen probleme çözüm sunar. Hesaplanmak istenen çözümler genellikle tahmin, sınıflandırma, kümeleme, anomali tespiti gibi karar süreçlerinde doğrudan ya da dolaylı olarak kullanılan kritik görevlerle ilgilidir.
Tez kapsamında kullanılan Evrişimli Yapay Sinir Ağları (EYSA) görüntü işleme konusunda geliştirilmiş ağlardır. Birçok alanda kullanımına başlanan EYSA lar ile şoförsüz araçlar, hastalık tanıma yazılımları ya da güvenlik sistemleri geliştirilebilmektedir.
Tez kapsamında, yapay sinir ağlarının mimari tasarımda nasıl kullanılabileceği sorusu çevre verileri ile uyumlu vaziyet planı geliştirmek üzere sentetik veri üreterek ve
Evrişimli Yapay Sinir Ağlarını kullanmak suretiyle bir sınıflandırma modeli geliştirerek yanıtlanmaya çalışılmıştır.
Bugüne kadar yapılan çalışmalar, YSA' ların kullanıldığı Derin Öğrenme modellerinin başarıları için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyulduğunu göstermiştir. Yapay Sinir Ağlarının eğitimi sürecinde en çok ihtiyaç duyulan şey modeli eğitmek için hazır duruma getirilmiş yığınla veridir. Bu nedenle tez kapsamında veri üretimi önemli bir aşama olarak ele alınmış ve farklı özellikler gösteren vaziyet planı şemaları, görsel bir programlama aracı olan Revit Dynamo programında bir yazılım geliştirilerek üretilmiştir. Bu üretilen vaziyet planı şemaları Evrişimli Yapay Sinir Ağı' nın eğitimi için kullanılmıştır. Eğitimden amaç, modelin daha önce görmediği ama benzer özellikler gösteren vaziyet planı şemalarına eğitim sürecindeki öğrenme düzenine uygun cevaplar vermesini sağlayacak bir sınıflandırma işlemini başarı ile gerçekleştirmesidir.
Bu eğitim sürecinde eğitim için basit bir dikdörtgen parselin çevresinde bulunma ihtimali olan yol opsiyonları ve yolun bulunduğu karşı komşu parseldeki yapılaşmanın alçak ya da yüksek olmasına göre önceden sınıflandırılmış 80 farklı tip yapılaşma biçimi sentetik olarak üretilmiş ve etiketlenmiş binlerce farklı imajdan oluşan veri seti kullanılmıştır. Veri setinin %20' lik bölümü doğrulama seti olarak ayrılmış ve modelin öğrenme başarımı ölçülerek sonuç gözlenmiştir.
Bu eğitim süreci sonunda elde edilen model ile vaziyet planı tasarımında 4 kenarlı dikdörtgen bir parselin çevresindeki yol durumuna ve yol cephesindeki karşı komşusunda bulunan yapılaşma tipine göre tasarım geliştirmekte kullanılabilecek bir model elde edilmiştir.
Tezin son bölümünde yapılan çalışma değerlendirilmiş ve mimari tasarım pratiğinde kullanılabilecek başka ne gibi uygulamalar ve geliştirilebilecek başka model önermeleri üzerinde durulmuştur. Benzeri çalışmalar ve uygulamalarla mimari tasarım pratiğinin gelecekte nasıl şekilleneceği, insan-makine etkileşiminin nasıl evrilebileceği üzerinde kestirimde bulunmaya ve başka araştırmacılara kaynak olabilecek problemlerin tespit edilmesine çalışılmıştır.

Abstract:
Throughout the course of humanity, the progress has been directly dependent on the devices and technologies invented. The human's adventure of technology that started with developing tools in the first known stages of the history by changing the forms of several natural substances, joining different parts, etc. has reached to the capability of intervening to the nature, energy, building blocks of the substance, electricity, electromagnetism within millennia and to the capability of intervening to the information itself within the current period.
It is inarguably certain with records that the 20th century is the period when the humanity and earth have changed the most.
Not only this change has several aspects, but also elements bearing critical value have evolved from what is concrete to what is abstract.
The struggles to access raw materials in the early 20th century turned into the purpose of reaching energy in mid century, and in the early 21st century, the entire struggle evolved to the basis of reaching and using information.
If we compare the last two centuries within this process, we can easily anticipate that a similar impact to the impact of the use of electricity in the early 20th century will be created by information and artificial intelligence technologies in this century.
Thanks to the constantly increasing capacity to calculate that started with the invention of the first modern computer in 1950s by Alan Turing, common communication network, data created with a constant increase and algorithmic approaches developed day by day, the human's stipulation to create an intelligence that can compete with its own intelligence with respect to understanding, processing, evaluating and using information is nourished day by day.
The idea of producing machines intelligent as human that initiated on the day when the modern computer was invented for the first time showed great developments. The idea of producing machines intelligent as human has become a significant direction of the human's adventure to understand itself and its environment and eventually, to dominate the nature.
Despite the fact that it has very restricted information on the human brain, intelligence and conscious, the science is full of concrete evidences and experiments indicating that the conscious is directly associated with the brain. Artificially producing a similar intelligence to the one that is produced by the human brain and even a more developed intelligence with the developed machines and software systems occupies a very significant place in the current researches.
It is one of the unanswered questions that how the artificial intelligence studies will affect the architectural design. It must be taken into consideration that the architecture
xxiv
practice continues for thousands of years as a practice that has both objective and subjective aspects with the effects of both the calculating operations and the architect's personal interpretation and culture for the solution of needs and demands. Will it be easy for the human that associates the arts only with the human and considered it as a projection, extension and even complement of the human nature to accept that the architecture practice that has an artistic aspect can be realized by an artificial intelligence lacking organic aspects specific to the human?
The science of architectural intelligence is an interesting adventure in he path of human's discovering itself hosting its own surprises and mysteries like oceans, far continents, isolated islands in the age of discoveries and offering opportunities like a world waiting for its explorers. The applications developed and studies conducted show that artificial intelligence technologies show a better performance than the human in almost all fields where they are developed and turned into a product.
We live in an age when another one is added to these successful performances with a news covered and when the time goes increasingly faster. Applications created with artificial intelligence algorithms realize several functions more successfully, more smoothly, more rapidly and in a larger scale than the human does in almost all fields from medicine to defense industry, from chess to athletics, from personal marketing to mass marketing, from aviation to maritime, from manufacturing and construction and from finance to education.
Artificial intelligence is one of the rare issues on which both philosophical and popular discussions are made on whether it will be an opportunity or threat for the humanity. The arguments that the artificial intelligence will bring an increase in efficiency and technological jumps that are unprecedented in the course of humanity and those that the artificial intelligence is a destructive weapon that will end the humanity are in parallel.
In the architectural design, artificial intelligence must be considered from several different aspects due to the complexity and large scale of the profession of architecture, and systems that will develop through accumulation over time must be constructed.
The progress of the artificial intelligence stories with the last few years realizes particularly in the field of machine learning and most intensely on the artificial neural networks methods that is one of the branches of the aforementioned field. According to the researches, the amount of digital data created every year is more than the data that the entire humanity had created till then. This abundance of data has brought us to the verge of a big explosion in the field of artificial intelligence with the processing power doubling in every two years and researchers and use of research sources increasing every year.
Artificial Neural Networks is a large function which is created by binding together in several ways the cellular calculation points (Perceptrons) developed by taking as reference the neural connections in the human brain, which consists of intertwined non-linear functions and which is programmed in the manner to program itself. Depending on the purpose of the operation, the artificial neural networks are programmed and trained by choosing one of the attended, unattended or reinforcing learning methods. The artificial neural networks detects the patterns on the large datasets in particular, and offers solutions to the problems intended to be calculated in accordance with these patterns. The solutions intended to be calculated are generally associated with the critical duties used directly or indirectly in the decision processes such as estimation, classifications, clustering and abnormality detection.
Convolutional Artificial Neural Networks are the networks developed with respect to image processing. With the CANNs (Convolutional Artificial Neural Networks) that are started to be used in several fields, disease recognition software or security systems can be developed.
In the scope of the thesis, the question how artificial neural networks can be used in the architectural design is tried to be answered by developing a classification model by generating synthetic data and making use of the Convolutional Artificial Neural Networks, in order to develop a layout plan in harmony with the environmental data.
Studies conducted so far have showed that the success of the Deep Learning models requires a high quantity of data. The thing that is needed the most in training the Artifical Neural Networks is a stack of data made ready to train the model. For this reason, data generation is considered as an important stage in the scope of the thesis and layout plan diagrams with different characteristics were generated by developing a script in the Revit Dynamo program. These layout plan diagrams generated were used for training the Convolutional Artificial Neural Network. The purpose of the training is to enable the model to realize a classification operation that will allow it to give suitable responses to layout plan diagrams that the model have not seen before but that bear similar characteristics for the learning order within the training process.
In this training process, 80 different types of building forms that had been classified depending on the road options that can possibly be available around a rectangular lot and on the high or low form of the buildings in the lot across the road were generated synthetically, and a dataset consisting of thousands of different images labeled was used. 15% of the dataset was allocated as the verification set, and it was tried to make the training process reach a significant achievement by measuring the model's achievement in learning in different architectures.
With the model obtained at the end of this training process, a model that can be used in developing designs depending on the road situation around a 4-corner rectangular lot in the layout plan design and on the building type in its neighbor across the road have been obtained.
In the last section of the thesis, the study conducted was evaluated and it was emphasized what kind of other applications can be used and what other model propositions that can be developed. It was tried to foretell how the practice of architectural design will be shaped in the future and how human-machine interaction can evolve with similar studies and applications and to identify the problems that can be a source for the other researchers.