Yapay zekânın sektör üzerindeki etkisi
Bu ayki yazımda, son dönemde oldukça popüler olan, gözlemlediğim kadarıyla da son tüketiciden çok meslek sahiplerini düşündüren “yapay zekâ” konusunu ele almak istedim. Malumunuz, bir tıkla pek çok alternatif görsele ulaşabildiğimiz, isteklerimizi sıralayarak çeşit çeşit tasarım elde edebildiğimiz bu platformlar son dönemde hepimizin dikkatini çekti. Haliyle akıllarda sektörde nasıl bir etki yaratacağına dair soru işaretleri de oluşmaya başladı. Oldukça başarılı sonuçlar veren, en çok beğenilen bazı yapay zekâ programlarından kısa kısa bahsedeceğim sizlere bu yazımda.
Bina Bilgi Modellemesi (BIM) konusunda büyük kolaylık sağlayan yapay zekâ Grasshopper gibi modelleme yazılımlarıyla planlama sürecindeki varsayımların, hesaplamaların ve deneme-yanılma işlemlerinin çoğunu ortadan kaldırarak mimarların deneysel davranmasına ve daha fantastik tasarımlar yaratmasına olanak tanıyor.
Finch, çok çeşitli tasarım işlevlerine sahip bir parametrik planlama aracı. Yalnızca birkaç veri ile kat planları oluşturabiliriz. Bir duvar seçebilir, onu hareket ettirebilir ve ardından çevredeki odaların orantılarını, yerlerini ve organizasyonlarını kendi başlarına kurgulanmasını sağlayabiliriz. Platform, yerel planlama kanunlarını ve kullanıcıların yapısal verimlilik, birim sayısı veya diğer değişkenler için optimizasyon yapmasına da olanak tanıyor.
Obayashi ve Autodesk, mimarların hacimsel tahminler ve iç mimari düzenleri oluşturmak için bina parametrelerini girerek tasarım edinebilecekleri bir yapay zekâ platformu geliştirdi. Japon inşaat, mühendislik ve emlak geliştirme şirketi Obayashi, çoğunlukla ofis alanlarında kullanılan bu uygulamanın yapay zekâsı, Obayashi'nin 2.800'den fazla Autodesk Revit dosyasından oluşan portföyünün bir alt kümesiyle oluşturuldu. Bu yapay zekâ aracı, programlar ile bir binanın hacminde istenen boyut ve orantı arasındaki ilişkileri anlıyor. Tasarımcı ve müşteri, iç mekânsal düzenleri oluşturmak için sadece bir dizi sözcüksel parametre belirliyor.
Maket.Ai yapay zeka programı sayesinde kat planlarından iç mekân görünüşlerine kadar bir çok konuda fayda görmek mümkün. Hatta mevcut bir mekânı ya da projeyi yeni bir stille yeniden yorumlama yeteneğine de sahip.
Popüler yeni mimari AI araçlarından bir diğeri ise, bir metinden görüntüye dönüştürücü olan “Midjourney”. Mimarlar, tasarımcılar ve diğer sanatçılar, kullanım kolaylığından ve fotogerçekçi işleme özelliklerinden faydalanmakta.
“Havenly” isimli bir başka yazılım ise tanınmış mimari firmalar ve mobilya üreticileriyle birlikte çalışarak size en uygun içmimari stili bulmanızı sağlayıp, dekorasyon hakkında 3 boyutlu görseller sunmanın yanı sıra size en uygun içmimarı seçmeniz için yönlendirmede de bulunmakta.
Get Floor Plan, iki boyutlu yerleşim planı, 3 boyutlu renkli görsel ve 360 derece iç mekânda gezebildiğimiz veriler üretmekte.
Archistar, mimarlar için havadan perspektifler ve izin verilen bina yükseklikleri, imar ve korunan alanlar gibi bir arazinin planlama düzenlemelerine erişim sağlamakta. Archistar'ın en çekici özelliklerinden biri, dinamik tasarım özelliklerinin değiştirilebildiği esneklik.
TestFit, Archistara benzeyen bu yapay zekâ da belli bir bölge üzerine inşa etmeyi planladığınız yapının optimum seçeneklerine ulaşabilmenizi sağlıyor.
Interior Ai, kullanıcıların mevcut mekânlarının fotoğrafını yüklemesi üzerine minimalist stilden art nouveau üslubuna kadar 16 olası temadan biriyle yeniden tasarlayabiliyor.
Planner 5D, kat planları, iç ve dış görünümler yaratıp mekân içinde sanal tur yapabilmeyi sağlayan bir başka yapay zekâ aracı.
RoomGPT, odanın bir resmine dayalı tasarım şemaları önererek kullanıcının mevcut alanını saniyeler içinde ideal alanına dönüştürebiliyor.
Stable Diffusion, Midjourney ile benzerlik gösteren bu yapay zekâda da diğerlerinde olduğu gibi realistik fotoğraflar edinmemiz mümkün. Sadece verdiğimiz komutlarla iç ya da dış mekân görselleri elde edebiliyoruz.
Fakat yapay zekâ, heyecan verici seçenekler sunarken üzerine düşünülmesi gereken riskleri de beraberinde getirmekte. Kullanılan yapay zekâ algoritmasının birikim kaynağı ve karar verme yetisi çok önemli. Örneğin verikümesi spesifik tasarımlar, iç mekânlar, binalar üzerine kurgulanmış bir yapay zekayla çalışıyorsanız; halihazırda gerçek dünyada var olan bir tasarımı varyasyon olarak size sunmuş olabilir. Bu noktada tasarımcıların, kullandıkları yapay zekânın şeffaf ve özgün karar verme sürecinden geçmiş tasarımlar çıkarıp çıkarmadığından emin olması gerekmekte.
Son olarak belirtmeliyim ki, yapay zekanın çalışma şekli, tasarımcının yapabileceklerini arttıran bir eklenti, bir protez olma biçimi üzerine kurulu. Yapay zekânın, korkulduğu gibi, tasarım dünyasında insanların yerini alması da henüz pek mümkün değil.
