Araştırma Makalesi
Depreme dayanıklı mimari tasarımda yapay zeka uygulamaları: Derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemi ile düzensiz taşıyıcı sistem tespiti
Öz
Mimari tasarım süreci ana tasarım kararlarının
alınmasından detaylandırma aşamasına kadar farklı birçok konuda uzmanlaşmış
kişilerin işbirliği ile gerçekleşse de ana kararların alınması, plan
organizasyonu, kütle kurgusu vb. temel kararlar mimar tarafından alınmaktadır. Bilgisayar
Destekli Tasarım (CAD) programları ise genellikle, tasarımın ana kararları
alındıktan sonra etkili olmaktadır. Bu nedenle, süreçte alınan ana kararların
taşıyıcı sistem hesabı sırasında değiştirilmesinin gerekmesi ise sıkça
rastlanan bir durum haline gelmektedir. Bunun oluşmaması için mimari tasarımın
erken evrelerinde deprem mimarlığı bilinciyle taşıyıcı sistem kurgusunun bir tasarım
girdisi olarak sürece katılması gerekir; çünkü mimari tasarım
aşamasında taşıyıcı sistem kurgusunun iyi düşünülmemesi, uygulama projesi
aşamasında beklenmedik revizyonlarla karşılaşılmasına ve dolayısıyla hem süreç
hem de maliyet olarak ciddi kayıplara sebep olmaktadır.
Bu
çalışmanın amacı, söz konusu probleme çözüm oluşturacak şekilde, derin öğrenme
ve görüntü işleme yöntemleri kullanarak, tasarımın erken evrelerinde, mimarlara
taşıyıcı sistem kararlarının deprem yönetmeliğine uygunluğu hakkında genel
bilgiler verebilecek bir Düzensizlik Kontrol
Asistanı (DK Asistanı) oluşturulmasıdır. Böylelikle, tasarımın erken
aşamasında doğru kararlar alınması sağlanacak, uygulama projesi aşamasında
gerçekleşebilecek beklenmedik revizyonlar engellenecektir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- 1. Arnold, C., Architectural Aspects of Seismic Resistant Design, Paper 2003, Eleventh World Conference on Earthquake Engineering, Elsevier Science Ltd., 1996.
- 2. Lu, P., Chen, S., Zheng, Y., Artificial Intelligence in Civil Engineering, Mathematical Problems in Engineering, Vol. 1-22, 2012.
- 3. The Artificial Use Of The Term “Intelligence”, https://becominghuman.ai/the-artificial-use-of-the-term-intelligence-c82878447dfd. Yayın tarihi Temmuz 31, 2017. Erişim Tarihi: Nisan 14, 2019.
- 4. Afet ve Acil Durum Yönetim Başkanlığı, Türkiye Bina Deprem Yönetmeliği, 19-30, 2018.
- 5. Python for Education: Permutations Andrzej Kapanowski Marian Smoluchowski Institute of Physics Jagiellonian University, Cracow, Poland. Python Papers ., Vol. 9, 1-17, 2014.
- 6. Olafenwa, J., 2019, Image AI – “Train Image Recognition AI with 5 Lines of Code” Deequest AI.
- 7. McCarthy, J., What is Artificial Intelligence?, Stanford University, http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/, Yayın tarihi 2007.Erişim Tarihi: Nisan 14, 2019.8. Nabiyev, V. V., “Yapay Zeka: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi(3ed)”, Seçkin Yayıncılık, Sözkesen Matbaacılık: Ankara, 2-55, 2016.
- 9. Weizenbaum, J., ELIZA--A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine, Communications of the ACM, Vol. 9, Number 1, 36-45, 1966.
- 10. Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme İlişkisi, https://becominghuman.ai/the-artificial-use-of-the-term-intelligence-c82878447dfd ,Yayın tarihi Temmuz 2017, Erişim Tarihi: Kasım 2019.
- 11. Russell, S. and Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 2-8, 2010.12. Haugeland, J., Artificial Intelligence: The Very Idea. MIT Press, 1985.
- 13. Bellman, R., An Introduction to Artificial Intelligence: Can Computers Think?, Boyd&Fraser Publishing Company, San Fransisco, 1978.14. Kurzweil, R., The Age of Intelligent Machines, MIT Press, 1990.
- 15. Rich, E. and Knight, K., Artificial Intelli- gence (second edition). McGraw Hill, 1991.
- 16.Charniak, E. and McDermott, D., Introduction to Artificial Intelligence, Addison-Wesley, 1995.
- 17.Winston, P. H., Artificial Intelligence (third edition), Addison- Wesley, 1992.
- 18.Poole, D., Mackworth, A. K., and Goebel, R., Computational intelligence: A logical approach, Oxford University Press, 1998.
- 19. Nilsson, N. J., Artificial Intelligence: A New Synthesis, Morgan Kaufmann, 1998.
- 20.Koza, J. R., Bennett, F. H., Andre, D., Keane, M. A., Automated Design of Both the Topology and Sizing of Analog Electrical Circuits Using Genetic Programming, Artificial Intelligence in Design '96. Springer, Dordrecht, 151–170, 1996.
- 21. Bishop, C. M., Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.
- 22. Friedman, J.H., Data Mining and Statistics: What's the connection?, Computing Science and Statistics. 29, 3–9, 1998.
- 23. Pirim, H., Yapay Zeka, Journal of Yaşar University, 81-93, 2011.
- 24. Yurtcu, Ş., ve Özocak, A., İnce Daneli Zeminlerde Sıkışma İndisi’nin İstatistiksel ve Yapay Zeka Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31:3, 597-608, 2016.
- 25. Ertel, W., Under Graduate Topics Computer Sience: Introduction to Artificial Intelligence, Springer London Dordrecht Heidelberg New York, 221, 2009.
- 26. Bengio, Y.; Courville, A.; Vincent, P., Representation Learning: A Review and New Perspectives, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 35 (8): 1798–1828, 2013.
- 27. Chollet, F., Deep Learning with Python 1 ed. Manning Publications Co. 20 Baldwin Road PO Box 761 Shelter Island, NY 11964, 10-12, 2018.
- 28. Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenmenin Farkı, Yayın Tarihi Eylül 10, 2019. Erişim Tarihi Nisan 14, 2019. https://www.endustri40.com/yapay-zeka-makine-ogrenimi-ve-derin-ogrenme-arasindaki-farklar/
- 29. İdemen, A.E., Bina Ağırlık Merkezi- Rijitlik Merkezi İlişkisini Mimari Tasarım Aşamasında Kuran Bir Uzman Sistem”, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 2003.
- 30. Tuzcuoğlu, H., Yapay Zeka Teknikleri, Depremde Kullanılması ve Küme Kuramları, DEÜ Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi Cilt: 5 Sayı: 1, 73-88, 2003.
- 31. Günaydın, H.M., Doğan, S.Z., A Neural Network Approach for Early Cost Estimation of Structural Systems of Buildings, International Journal of Project Management 22, 595–602,2004.
- 32. Patil, A., Patted, L., Tengai, M., Jahagirdar, V., Artificial Intelligence as a Tool in Civil Engineering – A Review, IOSR Journal of Computer Engineering (IOSR-JCE), National Conference on Advances in Computational Biology, Communication, and Data Analytics, 36-39, 2017
- 33. Baydoğan, B.Ç., Tip İmar Yönetmeliğine Uygun Vaziyet Planı Üreten Bir Yapay Zeka Destek Sistemi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 2013.
- 34. Waziri, S.B., Bala, K., Bustani, A.S., Artificial Neural Networks in Construction Engineering and Management, International Journal of Architecture, Engineering and Construction Vol 6, No 1, 50-60, 2017.
- 35. Wei, L., AI Concepts in Architectural Design, IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 392,1-4, 2018.
- 36. Cudzik, J., Radziszewski, K., Artificial Intelligence Aided Architectural Design, Gdansk University of Technology, AI for Design and Built Environment, Volume 1, 77-84, 2018.
- 37. Ünay, İ.A., Tarihi Yapıların Depreme Dayanımı, ODTÜ Mimarlık Fakültesi Basım İşbirliği, 6-8, 2002.
Toplam 34 adet kaynakça vardır.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Konular | Mimarlık |
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 21 Temmuz 2020 |
| Gönderilme Tarihi | 18 Kasım 2019 |
| Kabul Tarihi | 26 Mayıs 2020 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 Cilt: 35 Sayı: 4 |