مدل سازی پارامتریک در معماری با رویکرد هوش مصنوعی: بررسی موردی ابزارهای Grasshopper و Deep Learning

با رشد روزافزون ابزارهای دیجیتال در معماری، مدل سازی پارامتریک به عنوان روشی انعطاف پذیر و الگوریتم محور برای تولید فرم های معماری نوین مورد توجه قرار گرفته است. از سوی دیگر، پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی، به ویژه یادگیری عمیق (Deep Learning)، زمینه های جدیدی را برای خودکارسازی و هوشمندسازی فرایند طراحی فراهم کرده اند. پژوهش حاضر با هدف بررسی امکان ادغام مدل سازی پارامتریک با استفاده از ابزار Grasshopper و الگوریتم های یادگیری عمیق انجام شده است. در این راستا، ابتدا ادبیات نظری پیرامون کاربرد هوش مصنوعی در طراحی معماری مرور شده، سپس نمونه های موفق استفاده از Grasshopper و مدل های ترکیبی (AI+Parametric) تحلیل گردیده اند. در ادامه، با طراحی یک چارچوب عملیاتی برای اتصال Grasshopper به مدل های یادگیری عمیق، قابلیت های آن در تولید فرم های پاسخ گو و هوشمند مورد ارزیابی قرار گرفته است. یافته ها نشان می دهند که استفاده از ساختارهای CNN و GAN در کنار محیط مدل سازی پارامتریک، می تواند امکان طراحی بهینه، خلاقانه و زمینه محور را فراهم آورد. این پژوهش با شناسایی خلاهای موجود در ادبیات و پیشنهاد مسیرهای نوآورانه، گامی در جهت ارتقاء جایگاه هوش مصنوعی در فرآیند طراحی معماری برداشته و زمینه ساز تحقیقات آتی خواهد بود.

کلیدواژه ها:

مدل سازی پارامتریک ، هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق ، Grasshopper ، طراحی معماری ، GAN ، CNN