AS A NEW ASSISTANT IN INDUSTRIAL TILE DESIGN: ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Year 2024, , 474 - 489, 30.11.2024

Deniz Tutgun , Emre Öktem , Ozan Bebek

https://doi.org/10.61742/sanatyazilari.1533284

Abstract

This study analyzes the use of artificial intelligence (AI) in the ceramic tile industry and comprehensively examines the opportunities offered by this technology and the advantages it provides to designers. In the research conducted at Seranit's tile factory in Bilecik, three different conceptual designs were selected, layouts were prepared for these designs, and AI’s impact and performance in industrial ceramic tile design were observed in detail. Advanced AI systems such as DALL-E and Bing, which generate images from textual descriptions, were used in this process. Supported by qualitative research methods and an extensive literature review, the study carefully evaluated the limitations and advantages of AI. The research findings suggest that AI can greatly transform design processes in the industrial ceramic tile industry and that the collaboration between designers and AI can make significant contributions. The study shows how AI can be used effectively in ceramic tile design and the innovations that the integration of this technology into design processes can bring. It is envisioned that AI systems can further advance design processes in the future.

Keywords

Artificial Intelligence, Design with Artificial Intelligence, Industrial Tile Design, Design with DALL-E, Bing

ENDÜSTRİYEL KARO TASARIMINDA YENİ BİR ASİSTAN OLARAK: YAPAY ZEKÂ

Abstract

Bu çalışma, yapay zekânın (YZ) seramik karo endüstrisindeki kullanımını analiz ederek, bu teknolojinin sunduğu fırsatlar ve tasarımcılara sağladığı avantajları kapsamlı bir şekilde incelemektedir. Seranit firmasının Bilecik'teki karo fabrikasında gerçekleştirilen araştırmada, üç farklı konsept tasarım seçilmiş ve bu tasarımlar için paftalar hazırlanarak YZ’nın endüstriyel seramik karo tasarımındaki etkisi ve performansı detaylı bir şekilde gözlemlenmiştir. Bu süreçte, DALL-E ve Bing gibi metinsel tanımlamalardan görüntü oluşturan ileri düzey YZ sistemleri kullanılmıştır. Nitel araştırma yöntemleri ve geniş kapsamlı literatür taraması ile desteklenen çalışmada, YZ’nın sınırlılıkları ve avantajları dikkatlice değerlendirilmiştir. Araştırma bulguları, YZ’nın endüstriyel seramik karo sektöründe tasarım süreçlerini büyük ölçüde dönüştürebileceğini ve tasarımcı-YZ iş birliğinin önemli katkılar sağlayabileceğini göstermektedir. Çalışmada, YZ’nın seramik karo tasarımında nasıl etkin bir şekilde kullanılabileceği ve bu teknolojinin tasarım süreçlerine entegrasyonunun getirebileceği yenilikleri göstermektedir. Gelecekte, YZ sistemlerinin tasarım süreçlerini daha da ileriye taşıyabileceği öngörülmektedir.

Keywords

Yapay Zekâ, Yapay Zekâ ile Tasarım, Endüstriyel Karo Tasarımı, DALL-E ile Tasarım, Bing.

References

• Bulut, Selma. (2023). Üretken Yapay Zêka: ChatGPT, Bing ve Bard Karşılaştırmalı Bir İnceleme. International Journal of Advanced Natural Sciences and Engineering Researches. 7, S.104-109.
• Coşkun, F., Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay zekânın tarih içindeki gelişimi ve eğitimde kullanılması. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 54/3, S. 947-966.
• Çelenk, A., Açıcı Kurak, F. (2022). Tasarımda Yeni Yaklaşımlar: Refik Anadol ve Makine Hatıraları. Akademik Sanat, S.17/73-86.
• Elbistanlı, Benek Çiçek. (2006). Ülkemiz Karo Desen Tasarımının Son 20 Yılı. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Marmara Üniversitesi, Güzel Sanatlar Enstitüsü, Seramik ve Cam Tasarımı Ana Sanat Dalı, İstanbul.
• Gümüş, Aliye. (2023, Mayıs-Haziran). Bonna Yapay zekâyı sofralara taşıdı. Gastronomi Dergisi, Sayı 158, S.138-139.
• Nabiyef, Vasif Vagifoğlu. (2010). Yapay Zekâ: İnsan-Bilgisayar Etkileşimi. Ankara: Seçkin Yayıncılık.
• Paksın, Beyza. (2020). Görsel Sanatlarda Yapay Zekâ ve Yaratıcılık İlişkisi. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Dokuz Eylül Üniversitesi, Güzel Sanatlar Enstitüsü, İzmir.
• Pirim, Harun. (2006). Yapay Zekâ. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi,1(1), S. 81-93.
• Şen, Ezgi. (2021). GPT3: DALL-E ve JL2P Ekseninde Veri Görselleştirme ve Hareketlendirme Üzerine Bir İncele-me. Uluslararası Sosyal Bilimler Akademi Dergisi, (5), S. 253-280.
• Toprak, Aslı. (2020). Yapay zekâ Algoritmalarının dijital Enstalasyona Dönüşmesi. Ege Üniversitesi İletişim Fakültesi Yeni Düşünceler Hakemli E-Dergisi, (14), S. 47-59.
• Uzun, Y., Akkuzu, B., Kayrıcı, M. (2021). Yapay Zekâ’nın Kültür ve Sanatla Olan İlişkisi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (28), S. 753-757.