stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
پزشکی از راه دور
بیمارستان هوشمند (Smart Hospital)

در عصر حاضر، بیمارستانهایی که صرفاً با تکیه بر سیستم‌های اطلاعاتی کامپیوترایز به فعالیت خود ادامه می‌دهند نمی‌توانند پاسخگوی رشد روزافزون نیازهای مراقبت بهداشتی پیرامون خود باشند. تلقی آن است که این بیمارستان‌ها تنها قادر به تفکر در مورد وقایع بهداشتی پیرامون خود هستند. درحالیکه توقع آن است که علاوه بر توانایی تفکر، بتوانند وقایع بهداشتی را پیرامون خود را بصورت بلادرنگ حس کنند و متعاقباً واکنش پاسخگویی مؤثر نمایند. این توانایی‌ها بیانگر موجودیتی موسوم به بیمارستان هوشمند است. بیمارستانهای هوشمند این توانایی‌ها را با بکارگیری تکنولوژیهایی که استاندارد بهداشت ۴٫۰ را رعایت می‌کنند ارایه خواهند کرد. بکارگیری تکنولوژیهای هوشمند از آن جمله سنسورها و بیو سنسورها، تکنیک واقعیت مجازی، روبوت‌ها، چاپگرهای سه بعدی، هوش مصنوعی، و وجود اطلاعات متنوع و حجیم پیرامون سلامتی بیماران از جمله مزایای بیمارستان‌های هوشمند است.[1][2][3][4]<https://pdfs.semanticscholar.org/9839/4e81839887b7fae106669cc9cb2845e3a523.pdf بایگانی‌شده  در ۱۲ ژانویه ۲۰۲۰ توسط Wayback Machine><https://www.adlittle.com/sites/default/files/viewpoints/ADL_Smart%20Hospital.pdf><https://www.adlittle.com/sites/default/files/viewpoints/ADL_Smart%20Hospital.pdf><https://www.researchgate.net/publication/325571459_Smart_Hospital_concept_and_its_implementation_capabilities_based_on_the_incentive_extension>
نرم‌افزار و سخت‌افزار انتقال تصویر جهت تله مدیسین (Video Conference medicine)

از اوایل سال ۲۰۰۳ میلادی، یکی از شرکت‌های‌های تک (HighTech) جهان اقدام به تولید نرم‌افزار و سخت‌افزار حرفه ای انتقال تصویر بر پایه موبایل نمود.
تروکانف یکی از پتانسیل‌های بالقوه در انتقال تصاویر با قابلیت پشتیبانی کیف‌های تله مدیسین را دارد.
خوشبختانه این برند در ایران نماینده رسمی دارد.
ورزشگاه نقش جهان

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نام کامل: ورزشگاه نقش جهان
محل: اصفهان، ایران
شروع ساخت: ۱۳۷۲
بازسازی: ۱۳۹۵–۱۳۸۶
توسعه یافتن: ۱۳۹۵–۱۳۸۶
بازگشایی: ۱۳۸۱ (فاز ۱) ۱۲ آبان ۱۳۹۵ (فاز ۲)
بسته شدن: ۱۳۹۵–۱۳۸۶
مالک: باشگاه فولاد مبارکه سپاهان
گرداننده: سپاهان
نوع زمین: چمن طبیعی
هزینه ساخت: ۸۵۰ میلیارد ریال
گنجایش: ۷۵٬۰۰۰ تماشاگر
مستاجرها: سپاهان (۱۳۸۶–۱۳۸۱) (اکنون–۱۳۹۵)
ابعاد: ۶۸ × ۱۰۵ متر
ورزشگاه نقش جهان ورزشگاهی چندمنظوره با گنجایش ۷۵٬۰۰۰ تماشاگر در اصفهان، ایران است. این ورزشگاه، دومین ورزشگاه بزرگ ایران به‌شمار می‌رود. در پایان دههٔ ۱۳۸۰، با توجه به روابط ایران و چین، ساخت این ورزشگاه به شرکتی چینی واگذار شد.
پیشینه

طرح ورزشگاه نقش جهان که نخست با نام‌های ورزشگاه بزرگ یا ورزشگاه المپیک شناخته می‌شد، در سال ۱۳۶۷ تعریف و کلنگ آن پس از ایجاد مؤسسه‌ای به نام ورزشگاه بزرگ به منظور پیگیری مراحل ساخت آن، در سال ۱۳۶۸ توسط مدیرعامل وقت این مؤسسه به زمین زده شد. فعالیت‌های آغازین ساخت این ورزشگاه از سال ۱۳۷۲ شروع شد و با خاکبرداری در سال ۱۳۷۴ ادامه پیدا کرد و در ۲۹ مرداد ۱۳۷۵ عملیات اجرایی این ورزشگاه آغاز شد.
فاز نخست این ورزشگاه در سال ۱۳۸۱ افتتاح شد و فقط برای مسابقات فوتبال مورد استفاده قرار می‌گرفت که تیم سپاهان در سال‌های ۱۳۸۱ تا ۱۳۸۶ بازی‌های خانگی خود را در این ورزشگاه برگزار می‌کرد. در سال ۱۳۸۶ این ورزشگاه برای ساخت فاز دوم تعطیل شد.
در ۸ آذر ۱۳۹۳، وزارت ورزش و جوانان، مدیریت اجرایی ورزشگاه نقش جهان را برای تکمیل و بهره‌برداری آن به مجتمع فولاد مبارکه واگذار کرد. این ورزشگاه پس از بهره‌برداری، به مدت ۲۰ سال به باشگاه سپاهان واگذار شده است.
تیم فوتبال سپاهان در این ورزشگاه قهرمانی در لیگ برتر و قهرمانی جام حذفی را نیز تجربه کرده است.
فاز دوم این ورزشگاه پس از گذشت بیش از ۹ سال تعطیلی، در تاریخ ۱۲ آبان ماه سال ۱۳۹۵ با حضور اسحاق جهانگیری، معاون اول وقت رئیس‌جمهور و مسعود سلطانی‌فر، وزیر وقت ورزش افتتاح شد. این ورزشگاه به عنوان یکی از مدرن‌ترین ورزشگاه‌های استاندارد ایران با گنجایش ۷۵ هزار نفر جمعیت در شمال شهر اصفهان احداث شده است.
ساختار و معماری این ورزشگاه، به ورزشگاه سن نیکولا در شهر باری ایتالیا شباهت دارد.
پیشینه > مشکلات سازه و عدم تأیید از سوی AFC در سال ۱۳۹۹

در آبان ۱۳۹۹ اعلام شد که ورزشگاه نقش جهان مشکلات بسیاری برای دریافت مجوز حرفه‌ای و تأیید کنفدراسیون فوتبال آسیا دارد. همچنین اعلام شد که این ورزشگاه، از دیدگاه ایمنی و امنیت، مشکل دارد و طبقهٔ دوم استادیوم از سوی ای‌اف‌سی تأیید نشده است. همچنین تا این سال، سازندگان این ورزشگاه، با وجود ورود تماشاگران، سازه ایمن در در ورزشگاه ایجاد نکرده بودند. بر اساس گزارش آبان ۱۳۹۹، این ورزشگاه فاقد هرگونه: سازه ایمن، پله‌های خروج ضروری و ایمنی در برابر بلایای گوناگون است. از دیگر چرایی‌های تأیید نشدن ورزشگاه توسط کنفدراسیون فوتبال آسیا، پایان عمر مفید سازه، به دلیل طولانی شدن زمان ساخت و تغییر در استانداردهای بین‌المللی است.
دسترسی و جغرافیا

ورزشگاه نقش جهان در شمال شهر اصفهان در اتوبان کاوه بلوار فرزانگان و در مجاورت پارک جنگلی(باغ فدک)و بین دو شهر اصفهان و دولت‌آباد (برخوار) قرار دارد که بخشی از زمین آن در حوزه استحفاظی دولت‌آباد و بخشی دیگر در اصفهان است.
ویژگی‌های فنی و امکانات

فرم ورزشگاه: بیضی شکل (در دو طبقه)
ظرفیت طبقه اول: ۴۲ هزار نفر
ظرفیت طبقه دوم: ۳۳ هزار نفر
مساحت کل ورزشگاه بر روی پلات فرم: به ابعاد ۳۰۰*۳۵۰ و به مساحت کل ۱۰۳۲۵۰ متر مربع *(۱۰ هکتار)
جاده اختصاصی ویژه ورزشگاه: به صورت دو باند مجزا به طول ۱۳۰۰ متر
ویژگی‌های فنی و امکانات > امکانات پیش‌بینی شده در طبقه اول

زمین چمن طبیعی با زهکشی مجموعاً به وسعت ۱۱ هزار متر مربع
چهار ورودی جهت ورزشکاران، تماشاگران و بخش امور اداری و جایگاه ویژه
پیست دو و میدانی ۸ باندی (تارتان) به وسعت ۶ هزار متر مربع
پیست ورزش‌های ۷ گانه
تونل ماراتن با شیب ۵ درصد به طول ۱۱۰ متر
فضاهای اداری و امکانات پیش‌بینی شده زیرگرادان‌ها (سکوها) ۷ هزار متر مربع
امکانات پیش‌بینی شده زیر گرادان‌ها (سکوها)
دفاتر هیئت‌های ورزشی، رختکن اختصاصی داوران، رختکن اختصاصی مربیان، رختکن ویژه چهار تیم ورزشی، بهداری، اتاق تست دوپینگ و تقلیل وزن، تریا، انتظامات، رختکن ویژه دو تیم معلولین، سرویس‌های بهداشتی و انبار.
ویژگی‌های فنی و امکانات > امکانات پیش‌بینی شده زیر قارچ‌های طبقه دوم

سالن‌های ورزشی تمرینی جهت ورزشکاران قبل از مسابقه: دو سالن والیبال و بسکتبال به مساحت ۷۸۰ مترمربع
سالن‌های ورزشی تمرینی کوچک: دارای رختکن، سونا، سالن تنیس روی میز و سالن ژیمناستیک به مساحت ۹۰۰ متر مربع
ورودی‌های تماشاگران و راه پله‌ها برای دسترسی به طبقه دوم
حواشی

از سردیس قاسم سلیمانی در تاریخ ۲۱ دی ۱۳۹۹ با حضور مدیرعامل باشگاه فولاد مبارکه سپاهان، محمدرضا ساکت پیش از بازی این تیم با تیم فوتبال فولاد خوزستان در جریان رقابت‌های لیگ برتر ایران رونمایی شد.
در جریان مسابقات لیگ قهرمانان آسیا ۲۴–۲۰۲۳، در حالیکه سپاهان در این ورزشگاه میزبان تیم فوتبال الاتحاد عربستان بود، علیرغم حضور این تیم در رختکن ورزشگاه، بازیکنان و نمایندگان این تیم حاضر به ورود به زمین بازی نشدند. در نتیجهٔ این اتفاق، داور بازی سوت پایان بازی را به صدا درآورد.
پس از این، حدس و گمان‌ها راجع به دلیل عدم حضور این تیم در بازی آغاز شد. رسانه‌های رسمی جمهوری اسلامی معتقد بودند که به دلیل عدم حضور تیم الاتحاد در بازی، این بازی با نتیجه سه بر صفر به سود سپاهان به پایان می‌رسد. در نتیجهٔ رأی فدراسیون فوتبال آسیا، سپاهان اصفهان پس از جریمه ۲۰۰ هزار دلاری و سه بر صفر بازنده شدن در یک بازی انجام نشده به علیرغم اعلام خبرگزاری‌های جمهوری اسلام مبنی بد عدم جابجایی سردیس قاسم سلیمانی، حذف سردیس قاسم سلیمانی تن داد تا از الهلال عربستان میزبانی کند. پس از حواشی مذکور، این سردیس پیش از ۲۶ بهمن ۱۴۰۲ از این ورزشگاه حذف شد.
رسانه‌ها

اطلاعات بیشتر: حضور زنان در ورزشگاه‌های ایران
دیدار تدارکاتی سپاهان و زنیت در سال ۱۴۰۱ ورزشگاه به بانوان اصفهانی اجازه ورود نداد ولی مدیران زنان روسی را روی صندلی‌ها راه دادند در روزنامه‌های ایرانی بازتاب داشت.
دارندهٔ مجموعه و تبلیغات و بازرگانی > دارنده

در ۲۳ آذر ۱۳۹۹، مالکیت ورزشگاه به فولاد مبارکه سپاهان واگذار شد. این واگذاری، در راستای انجام پیش‌نیازهای حرفه‌ای AFC انجام شد و به شکل نهایی است.
ابراهیم‌بیگلو (خداآفرین)

village در 23x15px|border |alt=|link= ایران
| ابراهیم‌بیگلو ابراهیم بیگلو | ابراهیم‌بیگلو ابراهیم بیگلو |
| --- | --- |
village: village
ابراهیم‌بیگلو: ابراهیم‌بیگلو
مختصات: ۳۸°۵۵′۴۳″ شمالی ۴۶°۴۲′۳۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۸٫۹۲۸۶۱°شمالی ۴۶٫۷۱۰۸۳°شرقی﻿ / 38.92861; 46.71083: مختصات: ۳۸°۵۵′۴۳″ شمالی ۴۶°۴۲′۳۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۸٫۹۲۸۶۱°شمالی ۴۶٫۷۱۰۸۳°شرقی﻿ / 38.92861; 46.71083
استان‌های ایران: استان آذربایجان شرقی
شهرستان‌های ایران: شهرستان خداآفرین
بخش (تقسیمات کشوری): بخش منجوان
تقسیمات کشوری در ایران: دهستان منجوان غربی
جمعیت (۲۰۰۶): جمعیت (۲۰۰۶)
 • کل: ۷۳
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۴:۳۰ (ساعت رسمی ایران)
ابراهیم‌بیگلو یکی از روستاهای استان آذربایجان شرقی است که در دهستان منجوان غربی بخش منجوان شهرستان خداآفرین واقع شده‌است. این روستا ۷۳ نفر جمعیت دارد.
یادگیری ماشین در معماری

یادگیری ماشین  زیرمجمو‌عه‌ای از هوش مصنوعی است که بر الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری تمرکز دارد و رایانه‌ها قادر می‌شوند تا بدون برنامه‌ریزی توسط کاربر انسانی عملکرد خود را یاد بگیرند و آن‌ را بهبود ببخشند. به عبارت دیگر، یادگیری ماشینی شامل الگوریتم‌هایی است که الگوها را در داده‌ها شناسایی می‌کند و از آن الگوها برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.
هوش مصنوعی

نزدیک به پنجاه سال است که هوش مصنوعی شاخه فعالی برای محققین کامپیوتر و روانشناسی بوده است. هوش مصنوعی علمی است که به تقلید توانایی‌های ذهنی انسان در رایانه می‌پردازد. یک سیستم مصنوعی که متشکل از نظام‌هایی است که رفتاری انسان‌گونه داشته باشد. علم هوش مصنوعی با تکیه بر دانش و الگو‌های استدلالی و تجربه انسان شکل گرفته است.
هوش مصنوعی ریشه در فسلفه، زبان‌شناسی، ریاضیات، عصب‌شناسی، فیزیولوژی، نظریه کنترل، احتمالات و بهینه‌سازی دارد.
به نقل از جان مک‌کارتی که اولین بار در سال 1956 از واژه هوش مصنوعی استفاده کرد، هوش مصنوعی «دانش و مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند» تعریف شده است.
برای درک بهتر هوش مصنوعی می‌توان آن را با هوش انسان مقایسه کرد. مغز انسان از میلیاردها رشته عصبی تشکیل شده است و اتصال آن‌ها به یکدیگر بسیار پیجیده است و توانمندی‌هایی چون استدلال، رفتار، مقایسه، آفرینش و به کار بستن مفهوم‌ها دارد. انسان با علم هوش مصنوعی در تلاش است تا شبیه‌سازی مغز انسان به صورت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری را به‌گونه‌ای انجام دهد تا توانمندی‌های یاد شده مغز انسان از ماشین ساخته شده سر بزند.
هوش مصنوعی به طور کلی در 6 زمینه ( پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق، شبکه‌‌های عصبی، یادگیری ماشین، بینایی کامپیوتری و رایانش ادراکی) تقسیم بندی می‌شود.
ویژگی‌هایی که هوش مصنوعی باید داشته باشد:
مسئله‌های جدید را بتواند حل کند
محیط آنلاین و واقعی را بر هم تطبیق دهند
قادر به تجزیه و تحلیل و خطایابی عملکرد خود باشد
قادر به ایجاد تعامل با محیط باشد
از مقادیر زیاد اطلاعات به سرعت یاد بگیرند
حافظه آن دارای ظرفیت ذخیره‌سازی و بازیابی نمونه باشد
یادگیری ماشین در معماری

یادگیری ماشینی امکان یادگیری خودکار و بدون برنامه‌ریزی صریح را  به انسان می‌دهد. عامل منحصر به فرد مربوط به رویکرد یادگیری ماشینی در طراحی این است که الگوریتم‌ها برای وظایف خاص برنامه‌نویسی نشده‌اند. الگوریتم‌ها با استفاده از داده‌های ورودی (معروف به مجموعه آموزش) مدل‌های ریاضی را ایجاد می‌کنند و این مدل‌ها را برای یادگیری روش‌های صحیح برای پیش‌بینی نتایج به کار می‌گیرند.
یکی از مهم‌ترین مزیت‌های یادگیری ماشینی برای معماران، می‌تواند توانایی آن در انجام کارهای تکراری باشد؛ فعالیت‌هایی که خودکار‌کردن آن‌ها در حالت عادی به شدت دشوار است. این وظایف وقت‌گیر و تکراری هستند؛ اما به‌اندازه‌ی کافی پیچیده هستند که باعث می‌شود حل آن‌ها به قابلیت‌های حل مسئله‌ی انسانی نیاز داشته باشد. کاربردهای اصلی یادگیری ماشین در طراحی معماری شامل: کاربردهای مرتبط با تولید طرح عملکردی یا بررسی فضای طراحی در میان بسیاری از کاربردهای دیگر است. ارزیابی محیطی با استفاده از روش یادگیری ماشین برای اولین بار توسط تئودور گالانوس ارائه شد، در حالی که پیشنهاد استفاده از یادگیری ماشین برای کاهش آثار زیست محیطی توسط D'Amico و همکارانش مطرح شد.
رویکرد یادگیری ماشین یک روش قابل اعتماد است که می تواند در فرآیند طراحی مورد استفاده قرار گیرد. با این حال، این ابزار هنوز نیاز به بهبود دارد تا بتوان ویژگی های بیشتری مانند: اشکال مختلف ساختمان، مواد ساختمانی مختلف و طرح شهری را در نظر گرفت. آزمایش‌ها نشان داده‌اند که یادگیری ماشین می‌تواند یک ابزار تحقیقاتی مفید برای بررسی فضای طراحی گسترده در زمینه طراحی معماری پایدار باشد. علاوه بر این، معماران را قادر به طراحی آزاد ساختمان ها با بازخورد فوری اطلاعات می‌دهد. در حال حاضر، برای استفاده صحیح از قدرت روش یادگیری ماشین به داده های بسیاری نیاز است. با این حال، در آینده نزدیک، با توجه به امکان پلتفرم‌های تحت وب که مدل های یادگیری ماشین را به اشتراک می گذارند، احتمال استفاده از بازخورد فوری الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کار روزانه وجود دارد.
یادگیری ماشینی در معماری به کاربرد تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI) به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حوزه معماری اشاره دارد. این شامل استفاده از رایانه برای تجزیه و تحلیل و یادگیری مقادیر زیادی از داده‌های معماری، مانند طرح‌های ساختمان، مصالح ساختمانی، و عوامل محیطی، برای ایجاد بینش و تصمیم‌گیری آگاهانه است. یادگیری ماشینی می تواند به معماران در کارهای مختلف از جمله بهینه سازی طراحی، تجزیه و تحلیل کارایی انرژی، انتخاب مواد و برنامه ریزی ساخت و ساز کمک کند. با استفاده از یادگیری ماشینی، معماران می‌توانند فرآیندهای طراحی خود را بهبود بخشند، پایداری را بهبود بخشند و ساختمان‌های کارآمدتر و خلاقانه‌تر ایجاد کنند.
سه شاخه اصلی یادگیری ماشین را می‌توان به شرح زیر لیست کرد:
اول، یادگیری نظارت شده مربوط به الگوریتم های آموزش دیده شده بر روی داده های برچسب خورده است، به این معنی که الگوریتم در لحظه می داند که پیش بینی درست است یا نادرست. دوم، یادگیری بدون نظارت برای پیدا کردن الگوها در داده ها استفاده می شود و چنین الگوریتم هایی اغلب در تجزیه و تحلیل و تولید تصاویر استفاده می شوند. سوم، یادگیری تقویت شده بر اساس روش متفاوت است - الگوریتم به طور پیوسته با دریافت بازخورد در مورد دقت خود، خود را آموزش می دهد.
زمینه

تحقیقات اولیه در این حوزه عمدتا بر حوزه‌های تولید طرح، شناسایی شکل و بررسی و دسته‌بندی فضایی تمرکز داشت. ساختار Reptile جان فرازر از الگوریتم ژنتیک برای تولید یک ساختار معماری استفاده کرد و بحث فضایی جان گرگو در سال 1996 متمرکز بر توصیف جستجوی هدایت شده، دستور زبان ها، یادگیری، استدلال مبتنی بر مورد، استدلال کیفی، گسترش محدودیت، ظهور، سامانه های تکاملی و شبکه های عصبی بود.
پژوهش‌های بعدی به توسعه تولید طرح و شناسایی ویژگی‌ها و و ساماندهی فضای طراحی پرداخت که سعی بر ادغام یادگیری‌ماشینی در فرآیند طراحی داشت. ورلینگر و هوفمان ایجاد یک محیط پاسخ (فضای راه حل) در طراحی پارامتریک را جایگزین جستجوی هدایت‌شده کردند. او کاربردی مشخص از الگوریتم ژنتیک را توصیف می‌کند که با تغییر تعاریف مسئله و تابع هدف کار می‌کند تا پاسخگوی شرایط متغیر فرآیند طراحی باشد.
ساندرز و گرو خاصیت‌هایی که در حین انجام طراحی ظاهر می‌شوند بررسی کردند و و از نقشه‌های خود ساماندهی شده برای تخمین نوآوری و نبوغ یک طرح با دسته‌بندی راه‌حل طراحی استفاده کردند. همچنین برای تخمین میزان نوآوری در عملکردی بودن طراحی به دسته‌بندی راه‌حل طراحی و عیب‌یابی و ارزیابی نتیجه پرداختند. امروزه استفاده از یادگیری ماشینی از تحلیل داده‌های موجود به سمت استفاده از برنامه‌های کاربردی که جهت افزایش خلافیت کار می‌کنند در حال تغییر است.
رویکرد‌های جدید برای تولید خلاقانه شبکه‌های تولید الگو، یادگیری کنجکاوانه، افزایش ظرفیت قدرت محاسباتی و همچنین بلوغ الگوریتم‌هایی که استفاده رایگان تحت کتابخانه‌هایی چون  Accord.NET, TensorFlow, Keras, Caffe, CNTK دارند بوجود آمده‌است.
همچنین سرویس‌هایی که اضافه بر موارد یاد شده، خدماتی برای گسترش رویکرد‌های مبتنی بر ماشین‌لرنینگ در زمینه‌ها و حرفه‌های دیگر را فراهم می‌کند.
فصل مشترک‌های یادگیری‌ماشینی با حیطه‌های مختلف معماری

کاربردهای معماری که فراتر از طراحی هستند تعریف شده‌اند که در حوزه‌ی اجرایی معماری می‌توان آن‌ها را این‌گونه دسته‌بندی کرد.
فصل مشترک‌های یادگیری‌ماشینی با حیطه‌های مختلف معماری > حوزه اجرایی پیدایشی 1: تجزیه و تحلیل فضای طراحی - پارامترسازی پیدایشی

فصل مشترک ماشین‌لرنینگ و طراحی زایا می‌تواند حالت‌های متعددی با تمایزسازی و جستجو بوجود بیاورد. با ادغام مدل‌های پارامتریک و طراحی مولد می‌توان حجم زیادی از آلترناتیوهای طراحی را بوجود آورد. تعیین و محدود کردن داده‌های ورودی دامنه توپولوژی و ویژگی‌های ظهوری فضای طراحی شده را محدود می‌کند. اما این تطابق بیش از حد پارامترهای توصیفی که برای بهینه‌سازی طرح‌ها اعمال می‌شوند، می‌تواند اطلاعات مفید موجود برای طراحی را سرکوب و عملا بلا استفاده کند.
فصل مشترک‌های یادگیری‌ماشینی با حیطه‌های مختلف معماری > حوزه اجرایی پیدایشی 2: طراحی – شبیه سازی اتصال کوتاه

فصل مشترک ماشین‌لرنینگ و شبیه‌سازی می‌تواند تمرینی برای رسیدن به درکی از ساختار باشد. ادغام شبیه‌سازی با چرخه‌ی کار طراحی محاسباتی منجر به ظهور روش‌شناختی جدیدی تحت عنوان طراحی مبتنی بر عملکرد شد. امروزه از اپلیکیشن‌های طراحی زایا که عملکرد و ایستایی سازه را شبیه‌سازی می‌کنند، چون Karamba، استفاده می‌شود که از روش‌های پیشرفته طراحی است. مانند دیگر شبیه‌سازی‌ها این هم نیازمند دانش و درک بالایی از تاثیر و برهم کنش سازه، مکانیک و ترمودینامیک است. هیچ‌یک از این حوزه‌ها معمولا در فرآیند طراحی در نظر گرفته نمی‌شوند که متعاقبا با عیب‌ها و تغییرات روبه‌رو خواهندشد. متخصصان هر یک برای تحلیل این موارد شهودی عمل می‌کنند، یادگیری‌ماشینی هم همچون متخصصان این پیش‌بینی خواسته‌شده را شبیه‌سازی می‌کند. پیش‌بینی نحوه رفتار سازه، و یا شبیه‌سازی پیچیده‌‌ی دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) و پیش‌بینی الگوهای تداخل باد با استفاده از روش‌های یادگیری نظارت‌شده و یا فرم‌یابی از این حیطه بهره‌ برده‌است.
فصل مشترک‌های یادگیری‌ماشینی با حیطه‌های مختلف معماری > حوزه اجرایی پیدایشی 3: تجزیه و تحلیل - تعریف توصیفگرها برای یادگیری و طبقه بندی

پروژه‌های معماری به‌شکل فزاینده‌ای مبتنی بر مجموعه‌ی داده‌ها و مدل‌های ناهمگون هستند و ویژگی این اطلاعات این است که قابل‌خواندن توسط ماشین هستند و بین‌رشته‌ای میان چند حوزه مرتبط با ساختمان است که در مدل‌هایی منفرد آن‌ها را نشان می‌دهد. اما ویژگی دیگری که این اطلاعات باید داشته‌ باشند این است که وضوح بالایی داشته باشند تا توسط ماشین قابل درک باشند درحالی که انسان‌ها خود توانایی تحلیل و درک داده‌های پیچیده دارند اما در مقیاس محدود و کم. اما با یادگیری‌ماشینی این چالش و محدودیت محاسبات سنتی کنار گذاشته می‌شود، الگوها و عیب‌ها در داده‌ها می‌یابند و تصمیمات آگانه‌تری گرفته‌می‌شود. یک پیش‌نیاز برای استفاده از یادگیری‌ماشینی در حوزه‌معماری به این شکل، این است که روش‌های طبقه‌بندی اطلاعات و داده مختص معماری تولید شده و توسعه داده شوند که این ممکن است باعث شود که کاربران کمتری توانایی کار با این داده‌ها را داشته باشند.
فصل مشترک‌های یادگیری‌ماشینی با حیطه‌های مختلف معماری > حوزه اجرایی پیدایشی 4: داده های عملیات و عمر - تطبیق رفتار مداوم

این حوزه استفاده از فضا و اشغال آن را پیش‌بینی و ممکن می‌سازد.
برای مثال Hybrid Sentient Canopy یک ساختار خیمه‌مانند است که با بازدیدکنندگان با حرکت درونی خود تعامل دارد. برای پشتیبانی این رفتار تعاملی سیستم‌های گیرنده الکترونیکی که قابلیت تشخیص صدا، نور و ماشین‌های حسگر توسعه یافته است.
فصل مشترک‌های یادگیری‌ماشینی با حیطه‌های مختلف معماری > حوزه اجرایی پیدایشی 5: ساخت - تطبیق ساخت

فصل مشترک بعدی بین یادگیری‌ماشینی و ساخت پارادایم نوین طراحی با آگاهی از ساخت است. با استفاده از داده‌های دیجیتال میتوان بر ساخت کنترل داشت به‌ شکلی که خلا میان طراحی و ساخت پوشش داده شود. آخرین وضعیت جاری در باب طراحی آگاهانه از ساخت، با ایجاد درکی از این محدودیت ها در طراحی، یک طرح را در محدوده‌ای تحت عنوان قابل ساخت نگه می دارد. ایجاد ارتباط میان یادگیری‌ماشینی و ساخت فرصتی برای دوباره اندیشیدن درباره‌ی ارتباط سری میان اطلاعات طراحی و پروسه ساخت است. این پارادایم جدید بوجود آورنده‌ی فرآیندهای طراحی و تولید جدیدی است که سطوح بالاتری از انعطاف‌پذیری، سازگاری و یکپارچگی را در فرآیند ادغام می‌کند. این اپلیکیشن‌های یادگیری‌ماشینی در طول فرآیند طراحی و ساخت اعمال می‌شود تا اتصال کوتاهی میان فرآیند طراحی و ارزیابی محصولات و مصنوعات بوجود بیاورد و دامنه طراحی را گسترش بدهد.
کاربرد یادگیری ماشینی در معماری

از طریق این راهکارها، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی می‌توانند به معماران در ارتقاء کیفیت، بهینه‌سازی فرآیندها، و حل چالش‌های معماری کمک کنند.
تجزیه و تحلیل داده:
استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های معماری می‌تواند در درک بهتر از نیازها و پیچیدگی‌های پروژه‌ها کمک کند.
پتانسیل مدل‌های پیش‌بینی:
از مدل‌های پیش‌بینی بر اساس یادگیری ماشینی می‌توان برای تخمین نیازهای انرژی، ترافیک، یا مصرف منابع در طراحی‌ها استفاده کرد.
طراحی معماری با توجه به محیط:
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های محیطی مثل شرایط اقلیمی، ترافیک، و نیازهای محلی، به معماران در طراحی ساختمان‌ها با توجه به محیط کمک کنند.
ساخت مواد و سازه‌های هوشمند:
از تکنیک‌های هوش مصنوعی برای توسعه مواد و سازه‌های هوشمند بهره‌برداری می‌شود که ممکن است خصوصیات مثل خودترمیمی، تطابق با محیط، یا بهبود بهره‌وری انرژی را داشته باشند.
ساختاردهی فضا و طراحی خودکار:
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند در فرآیند ساختاردهی فضا و حتی طراحی خودکار مکمل باشند، با در نظر گرفتن نیازها و ترجیحات مشتریان.
بهبود بهره‌وری انرژی:
از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای بهبود بهره‌وری انرژی در ساختمان‌ها استفاده می‌شود، از جمله بهینه‌سازی سیستم‌های تهویه، نورپردازی، و سیستم‌های انرژی‌های تجدیدپذیر.
پشتیبانی از تصمیم‌گیری:
سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در فرآیند تصمیم‌گیری معماری کمک کنند، از جمله انتخاب مواد ساختمانی، ترتیب اجزاء معماری، و حتی انتخاب طراحی بهینه.
گزینه‌های طراحی
از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توان برای ایجاد گزینه‌های طراحی استفاده کرد برای مثال پارامترهایی چون مکان، نوع ساختمان، و شرایط سایت به عنوان ورودی تعریف می‌شود و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی طراحی را پیشنهاد می‌دهند که به این نیازها در طرح پاسخ‌ داده‌ شده‌است.
افزایش ایمنی ساختمان
الگوریتم‌ها افزایش ایمنی ساختمان را با پیش‌بینی خطرات احتمالی ممکن می‌سازند. برای مثال داده‌های مربوط به خرابی ساختمان‌ها در گذشته تجزیه و تحلیل و الگوهای رایج خرابی را شناسایی کند تا از آن برای جلوگیری از خرابی‌های آینده استفاده بشود.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین

هوش مصنوعی صنایع مختلف را در دهه گذشته دگرگون ساخته است و معماری از این قاعده مستثنا نیست. معماران با کمک یادگیری ماشینی سازه‌هایی را می‌توانند طراحی کنند که از نظر اقتصادی مقرون به صرفه‌تر و به‌کل پایدارتر باشند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی حجم‌ زیاد داده که فراتر از محدوده‌ی توانایی انسان است پردازش می‌کنند و طرح‌ها را بهبود می‌بخشند و روش‌های فرآیند طراحی را می‌توانند دگرگون سازند به‌طروی که ساختمان‌هایی که ساخته می‌شوند کاربردی‌تر و از نظر زیبایی دلپذیرتر باشند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین مدل‌های محاسباتی هستند که کامپیوترها را قادر می سازد تا از داده ها یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند بدون اینکه به طور صریح برای کار خاص برنامه ریزی شوند. این الگوریتم ها جزء کلیدی حوزه گسترده هوش مصنوعی هستند. انواع مختلفی از الگوریتم های یادگیری ماشین وجود دارد که به طور کلی به سه نوع اصلی تقسیم می شوند: یادگیری تحت نظارت (supervised learning)، یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning) و یادگیری تقویت (reinforcement learning).
الگوریتم‌های یادگیری ماشین > یادگیری تحت نظارت (supervised learning):

در یادگیری تحت نظارت، الگوریتم بر روی مجموعه داده های برچسب دار آموزش داده می شود، جایی که داده های ورودی با برچسب های خروجی مربوطه جفت می شوند. هدف این است که نقشه برداری را از ورودی به خروجی یاد بگیریم تا الگوریتم بتواند پیش بینی های دقیق را در مورد داده های جدید و نامرئی انجام دهد.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین > یادگیری تحت نظارت (supervised learning): > الگوریتم های رایج عبارتند از:

Linear Regression
Support Vector Machines (SVM)
Decision Trees
Random Forest
Neural Networks
الگوریتم‌های یادگیری ماشین > یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning):

یادگیری بدون نظارت با داده های بدون برچسب سروکار دارد ، جایی که الگوریتم سعی می کند الگوها یا ساختارهای درون داده ها را بدون راهنمایی صریح پیدا کند. هدف اغلب کشف الگوهای پنهان ، گروه بندی نقاط داده مشابه یا کاهش ابعاد داده ها است.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین > یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning): > الگوریتم های رایج عبارتند از:

K-Means Clustering
Hierarchical Clustering
Principal Component Analysis (PCA)
Gaussian Mixture Models (GMM)
Autoencoders
الگوریتم‌های یادگیری ماشین > یادگیری تقویتی (semisupervised learning):

یادگیری تقویت شامل یک عامل است که با یک محیط تعامل دارد و یاد می گیرد با دریافت بازخورد به شکل پاداش یا مجازات تصمیم گیری کند. هدف عامل به حداکثر رساندن پاداش تجمعی خود در طول زمان با انجام اقدامات مناسب در حالت های مختلف محیط است.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین > یادگیری تقویتی (semisupervised learning): > الگوریتم های رایج عبارتند از:

Q-Learning
Deep Q Network (DQN)
Policy Gradient Methods
Actor-Critic Methods