USING DEEP LEARNING TO GENERATE FRONT AND BACKYARDS IN LANDSCAPE ARCHITECTURE

Authors

MEHMET O. SENEM, Istanbul Technical University, TurkeyFollow
MUSTAFA KOÇ, Istanbul Technical University, TurkeyFollow
HAYRIYE E. TUNÇAY, Istanbul Technical University, TurkeyFollow
İMDAT AS, Istanbul Technical University, TurkeyFollow

Abstract

The use of artificial intelligence (AI) engines in the design disciplines is a nascent field of research, which became very popular over the last decade. In particular, deep learning (DL) and related generative adversarial networks (GANs) proved to be very promising. While there are many research projects exploring AI in architecture and urban planning, e.g., in order to generate optimal floor layouts, massing models, evaluate image quality, etc., there are not many research projects in the area of landscape architecture - in particular the design of two-dimensional garden layouts. In this paper, we present our work using GANs to generate optimal front- and backyard layouts. We are exploring various GAN engines, e.g., DCGAN, that have been successfully used in other design disciplines. We used supervised and unsupervised learning utilizing a massive dataset of about 100,000 images of front- and backyard layouts, with qualitative and quantitative attributes, e.g., idea and beauty scores, as well as functional and structural evaluation scores. We present the results of our work, i.e., the generation of garden layouts, and their evaluation, and speculate on how this approach may help landscape architects in developing their designs. The outcome of the study may also be relevant to other design disciplines.

Keywords

deep learning, GANs, landscape architecture, artificial intelligence, outdoor design.

الملخص (Abstract in Arabic)

ملخص. يعد استخدام محركات الذكاء الاصطناعي في تخصصات التصميم مجالًا بحثيًا ناشئًا، والذي أصبح شائعًا للغاية على مدار العقد الماضي. وقد أثبت كل من التعلم العميق وشبكات الخصومة التوليدية GAN على وجه الخصوص أنهما واعدان للغاية فى هذا الإطار. وبالرغم من وجود العديد من المشاريع البحثية التي تستكشف الذكاء الاصطناعي في الهندسة المعمارية والتخطيط الحضري، من أجل على سبيل المثال إنشاء تخطيطات مثالية للفراغات، والنماذج الكتلية، وتقييم جودة الصورة، وما إلى ذلك، لا توجد العديد من المشاريع البحثية في مجال تنسيق المواقع وعلى وجه الخصوص تصميم مخططات الحدائق ثنائية الأبعاد. نقدم في هذه الورقة البحثية استخدام شبكات GAN لإنشاء مخططات أمامية وخلفية مثالية. نستكشف فى هذا الإطار محركات GAN المختلفة، منها على سبيل المثال، DCGAN، التي تم استخدامها بنجاح في مجالات تصميم أخرى. وقد تم استخدام التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف فى هذا البحث باستخدام مجموعة بيانات ضخمة من حوالي ١٠٠٠٠٠ صورة لمخططات الفناء الأمامي والخلفي، مع سمات نوعية وكمية، منها على سبيل المثال درجات للأفكار والجمال ، بالإضافة إلى درجات التقييم الوظيفي والإنشائى. فى النهاية نقدم نتائج البحث، أي إنشاء مخططات الحدائق وتقييمها، ونتوقع كيف يمكن لهذا النهج أن يساعد مصممى تنسيق المواقع في تطوير تصاميمهم. قد تكون نتائج الدراسة ذات صلة أيضًا بتخصصات التصميم الأخرى.

الكلمات الدالة (Keywords in Arabic)

التعلم العميق، شبكات الخصومة التوليدية، تنسيق المواقع، الذكاء الاصطناعى، تصميم الفراغات الخارجية.

Disciplines

Architecture | Arts and Humanities | Education | Engineering

Recommended Citation

SENEM, MEHMET O.; KOÇ, MUSTAFA; TUNÇAY, HAYRIYE E.; and AS, İMDAT (2023) "USING DEEP LEARNING TO GENERATE FRONT AND BACKYARDS IN LANDSCAPE ARCHITECTURE," Architecture and Planning Journal (APJ): Vol. 28: Iss. 3, Article 1.
DOI: https://doi.org/10.54729/2789-8547.1196