Sistemli mimari tasarım sürecinde üretken bir yapay yardımcı önerisi

Abstract

Sayısallaşan ve bilişim teknolojilerinin giderek daha yoğun kullanılmaya başlandığı dünyada, tasarım ve tasarım süreci kavramı bulunduğu dönemin teknolojilerinden beslenerek sürecindeki yapı taşlarını geliştirmiştir. Bilişim teknolojilerinin sunduğu yöntem ve teknikler mimarlık alanındaki süreç tanımlarında da etkisini göstermiştir. Mimari tasarımda ele alınan tasarım problemi de tıpkı bilişim alanındaki gibi girdi ve çıktılara sahiptir. Belirlenen parametrelerle yönetilen tasarım süreci ise oldukça karmaşık bir süreçtir. Tasarımcıların süreç boyunca bütün parametrelerin ilişkisel ağlarını göz önünde bulundurarak süreci ilerletmesi ise önemli bir husustur. Bu karmaşık ilişkisel bağlar mimarlar için enformatik bir yük teşkil etmektedir. Mimarlık alanının veriyi ele alış ve işleyiş biçimi araştırma alanlarından biri haline dönüşmüştür. Özellikle bilişim alanı ile olan disiplinler arası etkileşiminde verinin anlam ve önemi paralel bir gelişme göstermiştir. 1950'li yıllardan itibaren ortaya konulan yapay zeka çalışmaları her iki alanda da süreç paydaşları, yöntem ve çıktı ürün açısından temel gelişmelere önderlik etmiştir. Mimarlık alanındaki geleneksel yöntemlerin yanı sıra teknolojiden beslenen tekniklerle ilerlemenin çıktı ürüne olan avantajlarından biri de sürecin algoritmik olarak ifade edilebilir bir biçime evrilmesidir. Sistemli tasarım anlayışı ile tasarım süreci belli parametre ve olgularla biçimsel olarak ifade edilebilir bir hale bürünmüştür. Süreç içerisindeki sınır ve stratejinin net bir şekilde ortaya konmasını sağlayan sistemli tasarım anlayışı ile algoritmik düşünmenin yakınlığı ise çalışma içerisinde vurgulanan önemli noktalardan biri olmuştur. Bir diğer yandan sistemli tasarım, tasarım sürecinin düzen ve mantık çerçevesi içinde sistematik olarak ilerlemesidir. Sistemli tasarım, tasarımın rastlantısal ve sezgisel yöntemler yerine, belirlenmiş adımlar ve süreç çerçevesi içerisinde gerçekleşmesini sağlar. Sistemli tasarım yöntemlerinin kullanıldığı projelerde, mimar, sorumlu olduğu olguları birer parametre olarak ele almaktadır. Sürece hizmet eden sistemli tasarım teknikleri ile birlikte ise bu parametreleri daha sistemli bir şekilde tasarıma dâhil ederek daha kontrollü bir süreç içerisinde süreci tamamlayabilmektedir. Sistemli tasarımın temelinde yer alan algoritmik düşünme biçimi, yapay zeka teknolojilerinin çalışma prensipleriyle belirgin bir yakınlık göstermektedir. Bu durum, yapay zekanın, tasarım süreçlerinde destekleyici bir araç olarak kullanılabileceği fikrini güçlendirmekte ve tasarımcıya daha etkili bir problem çözme yaklaşımı sunabileceği potansiyelini ortaya koymaktadır. Bu bakış açısı ile sistemli tasarım yöntemlerinden biri olan problem analizi ve morfolojik kart tez kapsamında odaklanılan teknikler olarak seçilmiştir. Tez kapsamında bu yöntemlerin kullanımında tasarımcıya destek olacak ve mimarlık alanında sistemli tasarım yaklaşımlarının kullanımını kolaylaştıracak üretken bir yapay yardımcının faydalı olacağı fikri sunulmuştur. Bu motivasyon ile çalışmada mimari tasarımda mimarlara destek olacak morfolojik kart çıktısı veren bir algoritma önerisi geliştirmek çalışmanın temel amaçlarındandır. Tezin temel kavramı olan sistemli tasarım, çalışmanın ikinci bölümünde detaylandırılmıştır. Sistemli tasarım tekniklerinden öncül analizi, problem analizi ve morfolojik kart detaylı şekilde ele alınmıştır. Tekniklerin birbiriyle olan bağlantıları, süreç içerisindeki önemleri ve uygulama aşamalarına yönelik ayrıntılar üzerinde durulmuştur. Üçüncü bölümde, tez kapsamında önerilen yapay yardımcı önerisinin dayandığı yapay zekâ teknolojilerine odaklanılmıştır. Bu bağlamda, yapay zekâ teknolojilerinin mimarlık ile ilişkili gelişimi ele alınmış ve mimarlık alanında sağladığı katkılar incelenmiştir. Yapay zekânın, mimarlık alanında, bina tasarımı, maliyet analizi, kullanıcı deneyimlerinin değerlendirilmesi gibi süreçlerde inovatif çözümler sunduğu ve tasarım süreçlerini optimize ettiği vurgulanmıştır. Özellikle makine öğrenimi, veri madenciliği, görüntü işleme ve bulanık mantık gibi teknolojiler, mimari tasarımın çeşitli aşamalarında etkili bir şekilde kullanılmaktadır. Mimarlık alanında yapay zekâ teknolojilerinin kullanımına ilişkin literatürde, makine öğrenme algoritmalarının tasarım süreçlerinde veriye dayalı karar alma mekanizmalarını güçlendirdiği ve kullanıcı gereksinimlerine yönelik yenilikçi çözümler geliştirilmesini sağladığı ifade edilmektedir. Veri madenciliği yöntemleri, özellikle geniş kapsamlı mekânsal verilerin analizi ve bu verilerin tasarım girdisi olarak kullanılması açısından kritik bir rol oynamaktadır. Görüntü işleme teknikleri, strüktürel analizler ve tasarım optimizasyonunda etkin bir şekilde kullanılırken, bulanık mantık, tasarımcıların sezgisel yaklaşımlarını destekleyen bir araç olarak değerlendirilmektedir. Bu teknolojilerin mimarlık disiplinine entegrasyonu, sadece tasarım süreçlerinin hızını ve verimliliğini artırmakla kalmayıp, aynı zamanda çevresel sürdürülebilirlik ve kullanıcı merkezli tasarım gibi konularda da önemli katkılar sağlamaktadır. Literatür, bu teknolojilerin uygulama potansiyelinin çok yönlü olduğunu ve mimarlık disiplininde daha geniş ölçekli dönüşümleri teşvik ettiğini ortaya koymaktadır. Dördüncü bölümde, mimari tasarımda sistemli tasarım tekniklerinin kullanımı ve yapay zekâ olanakları ele alınmaktadır. Bu bağlamda, sistemli tasarım anlayışının uygulandığı öğrenci çalışmalarına odaklanılmış ve bu çalışmaların problem analizi ve morfolojik kart tekniklerin öğrenciler tarafından nasıl ele alındığını ortaya konulmuştur. Tez kapsamında 2019-2022 yılları arasında Prof. Dr. Yüksel Demir'in yürütücülüğünü yaptığı İTÜ Mimarlık Bölümü 6 ve 7. mimari tasarım stüdyosu ve Bilişim yüksek lisans, dijital mimari tasarım stüdyosu projeleri ele alınmıştır. Bu araştırma kapsamında, öğrenci çalışmalarında problem analizi ve morfolojik matris yöntemlerinin uygulanışı incelenmiştir. Başlangıçta gerçekleştirilen öncül analizi ve problem analizi ile tasarım sürecindeki karar başlıkları oluşturulur. Problem analizi kapsamında, öğrencilerin tasarım sürecinde dikkate alacakları amaç ve kriterlerle ilişkilendirilmiş karar başlıkları tanımlanır. Bu süreçte, öncül analizden elde edilen bilgiler, karar başlıklarının alternatiflerinin oluşturulmasında kullanılır ve bu doğrultuda morfolojik matris hazırlanır. Son aşamada, öğrenciler amaçlar ve ölçütler doğrultusunda alternatifler arasından projelerine en uygun olanları seçerek tasarımlarını bu çerçevede şekillendirmektedir. Her tasarım stüdyosundan seçilen öğrencilerin ilk olarak problem analizi çalışmaları daha sonrasında morfolojik kart çalışmaları incelenmiştir. Daha sonrasında öğrencilerin teknikleri işleyiş biçimleri ve kurgulama tercihleri analiz edilerek tez kapsamında önerilecek olan yapay yardımcının algoritmasını beslemesi sağlanmıştır. Bu çalışmaların analiz edilmesi sonucunda parametreler arasındaki ilişkiler ortaya konmuş ve veri yapılandırma aşaması ile birlikte öğrenci çalışmalarından JSON formatında bir veri seti oluşturmanın yol haritası çizilmiştir. Böylece ders çıktılarından veri seti oluşturulmaya çalışılmıştır. Öğrenci verilerinden yararlanılarak, morfolojik kart üreten bir yapay zekâ algoritmasının geliştirilmesi için temel adımlar ve çerçeve belirlenmiştir. Bu aşamada önerilen yapay yardımcının makine öğrenmesi prensibiyle çalışması uygun görülmüştür. Bu sebeple aracın eğitim aşamasını besleyecek veri setleri için veri yapılandırma çalışması önem arz etmektedir. Veri ön işleme sürecinde Python programlama dili ile eksik verilerin tamamlanması, başlıklar ve alt başlıklar arasındaki ilişkilerin analiz edilmesi öngörülmüştür. Ayrıca, karar ağaçları, rassal ormanlar ve destek vektör makineleri gibi makine öğrenimi algoritmalarının, tasarım kararları üzerinde örüntüler belirlemek ve bu bilgilerden yola çıkarak yeni tasarım önerileri üretmek için uygun olduğu tespit edilmiştir. Sonrasında hazırlanan veri setleri ile eğitim aşamasını tamamlayan yapay yardımcı aracının kullanımı için arayüz katmanı tasarlanmıştır. Test modeli olarak tasarlanan arayüz tasarımının çalışma prensibini netleştirmek ve ileriki çalışmalarda geliştirilmek üzere parametreleri belirlenmiştir. Sonuç olarak öğrenci çalışmalarından yola çıkan böyle bir çalışma sonucunda, tasarımcıların sistemli tasarım yaklaşımlarını kullanırken arayüz katmanından faydalanarak üretken yapay yardımcı ile ortak bir çalışma yürütebileceği bir çalışma strüktürü önerilmiştir. Önerilen araç, öğrenci çalışmalarından elde edilen verilere dayanarak tasarım sürecinde karar verme süreçlerini destekleyecek ve yeni tasarım alternatifleri sunabilecek yapay zeka destekli bir çözümolarak öngörülmüştür. Mimari tasarım sürecinin karmaşıklığı ve çok boyutluluğu, geleneksel yöntemlerle yönetilemeyen bilgi yüklerini doğurmakta, bu da sistematik tasarım yaklaşımlarının önemini artırmaktadır. Bu bağlamda, tasarım sürecinde kullanılan bilişim teknolojileri ve sistematik tasarım yaklaşımları, tasarımcıların karar verme süreçlerini kolaylaştırmakta ve daha verimli bir tasarım süreci sağlamakta önemli bir rol oynamaktadır. Özellikle kural tabanlı sistemler ve yapay zeka gibi yöntemler, tasarımın çok sayıda parametreyi ve disiplinler arası ilişkileri yönetmesine yardımcı olmakta, tasarımcıların bilgi yükünü hafifletmektedir. Bu çalışma ile birlikte öğrenci verilerinden yapay bir yardımcı üretilebilme potansiyeli ortaya konulmuştur. Üretken yapay üreticinin eğitim aşaması için gerekli veri setini oluşturma, aracı eğitme ve aracın arayüz katmanı ile ilgili aşamaları işlenerek, tasarımcıya destek bir yapının önerisi ortaya konmuştur. Önerilen üretken yapay araç ile öğrencilerin tasarım sürecindeki sistemli tasarım yöntemlerini kullanımalarının desteklenmesi ve tasarım sürecinin sistematik ilerleyişinin vurgulanması istenmiştir.Öğrenci verilerinden oluşturulan veri setlerinin, önerilen yapay yardımcı aracı beslediği ve bu aracın, kullanıldıkça öğrenme kapasitesine sahip olduğu vurgulanmıştır. Ayrıca, elde edilen verilerin ve öğrenme çıktılarının düzenli bir şekilde sınıflandırılarak versiyonlanmasının, bu süreçteki önemine dikkat çekilmiştir. Bu çalışma ile mimari tasarım süreci içerisinde ortaya çıkan verilerin önemini vurgulanması ve veri sınıflandırmasına katkı sağlanması hedeflenmiştir. Tasarım sürecinden veri seti üretimi, mimari veri tabanı gibi kavramlar için mimarlık ve bilişim disiplinlerinin ortak alanındaki araştırma alanına katkı sağlamak istenmiştir.