Tarihi Kent Dokularında Yapay Zekâ Destekli Cephe Rehabilitasyonu

Year 2025, Volume: 10 Issue: 19, 433 - 456, 31.12.2025

Funda Tan Bayram , Elif Özlem Oral Aydın

https://doi.org/10.55004/tykhe.1625115

https://izlik.org/JA98UB52UD

Abstract

Bu çalışma, Yapay Zekâ (YZ) araçlarının tarihi çevrelerde mevcut yapıların cephe iyileştirilmesinde kullanılma potansiyelini ve bu araçların geliştirilmesi gereken yönlerini incelemektedir. Bursa Hisar Sit Bölgesi’nde gerçekleştirilen deneysel araştırmada, kentsel sit alanındaki tescilsiz yapılarda köklü yapısal değişiklik gerektirmeyen cephe sağlıklaştırması için YZ araçları kullanılarak alternatif tasarımlar oluşturulmuştur. Çalışma, YZ’nin cephe tasarımı süreçlerindeki rolünü estetik ve işlevsellik açısından değerlendirerek, yerel bağlama duyarlılığı ve kültürel uyumluluğunu test etmiştir. Araştırmada, mevcut geleneksel dokudaki cephe oranları, doluluk-boşluk oranları ve malzeme kullanımı gibi unsurların YZ tarafından algılanma ve yorumlanma kapasiteleri incelenmiştir. Bulgular, YZ araçlarının estetik çeşitlilik sunmada etkili olduğunu ancak yerel bağlam ve kültürel izlerle uyum konusunda sınırlı kaldığını göstermektedir. Kullanılan YZ aracı, mevcut yapıların oranları geleneksel tipolojilere uygun olduğunda daha başarılı sonuçlar üretmiş, ancak bağlam ve kimlik açısından yetersiz kalmıştır. Bu durum, YZ teknolojilerinin yerel bağlama özel veri setleriyle eğitilmesinin gerekliliğini ortaya koymaktadır. Sonuç olarak, YZ araçlarının mimarlık pratiğinde yaratıcı süreçlere katkı sağlayabileceği, ancak bu süreçlerde insan müdahalesinin hâlâ kritik bir rol oynadığı vurgulanmıştır. Gelecekte, bu araçların yerel bağlamları derinlemesine analiz edebilmeleri için veri zenginleştirme ve bağlama özel eğitim yöntemleriyle geliştirilmesi önerilmektedir. Böylece, tarihi çevrelerde kapsayıcı, sürdürülebilir ve bağlama duyarlı tasarım yaklaşımlarının teşvik edilmesi mümkün olacaktır.

Keywords

Yaratıcı Yapay Zeka , Cephe Tasarımı , Tarihi Koruma , Bağlama Duyarlı Tasarım

AI Potential in Facade Design for Street Revitalization in Historic Contexts

https://izlik.org/JA98UB52UD

Abstract

This study explores the potential of using Artificial Intelligence (AI) tools for the improvement of building façades in historic environments and identifies areas where these tools need further development. In an experimental study conducted in the Hisar Protection Area of Bursa, alternative façade designs were generated using AI tools for unregistered buildings within the urban conservation site that did not require major structural modifications. The study evaluates the role of AI in façade design processes in terms of aesthetics and functionality and tests its sensitivity to local context and cultural compatibility. The research investigates how well AI can perceive and interpret elements such as façade proportions, solid-void ratios, and material usage in the existing traditional fabric. Findings reveal that while AI tools are effective in offering aesthetic diversity, they remain limited in aligning with local context and cultural traces. The AI tool used performed better when the proportions of existing buildings matched traditional typologies but fell short in terms of contextual and identity-based alignment. This highlights the necessity of training AI technologies with locally specific datasets. In conclusion, the study emphasizes that while AI tools can contribute to creative processes in architectural practice, human intervention still plays a critical role. It is recommended that, in the future, these tools be enhanced through data enrichment and context-specific training methods. In this way, more inclusive, sustainable, and context-sensitive design approaches in historic environments can be enabled.

Keywords

façade design , generative ai , historic preservation , context-sensitive design

References

• Al-haimi, B., Hujainah, F., Nasir, D., Alhroob, E. (2021). Higher education institutions with artificial intelligence: Roles, promises, and requirements. Hamdan, A., Hassanien, A.E., Khamis, R., Alareeni, B., Razzaque, A., Awwad, B. (edt) Applications of Artificial Intelligence in Business, Education and Healthcare . Studies in Computational Intelligence içinde, vol 954. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-72080-3_13
• Anonim. (2013). Korunması gerekli doku ve sokakları sağlıklaştırma ve kentsel tasarım projesi teknik şartnamesi. T.C. Resmî Gazete, No: 28718, Eklenti:62857.
• Amer, N. (2023). Architectural design in the light of ai concepts and applications. MSA Engineering Journal, 2(2), ss. 628-646. https://doi.org/10.21608/msaeng.2023.291906
• Başarır, L., Çiçek, S., ve Koç, M. (2024). Local intelligence: Time to learn from AI. Architectural Science Review, 1(16), ss. 13-28. https://doi.org/10.1080/00038628.2024.2333547
• Cao, Y., Abdul Aziz, A., ve Mohd Arshard, W. N. R. (2024). Stable diffusion in architectural design: Closing doors or opening new horizons? International Journal of Architectural Computing, 23(2), ss. 339-357. https://doi.org/10.1177/14780771241270257
• Cucuzzella, C., Rahimi, N., ve Soulikias, A. (2022). The evolution of the architectural façade since 1950: A contemporary categorization. Architecture, 3(1), ss. 1–32. https://doi.org/10.3390/architecture3010001
• Çahantimur, A. İ. (1997). Kültür ve mekan etkileşimi kapsamında konut ve yakın çevresi ilişkilerine diyalektik bir yaklaşım [Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi]. İstanbul Teknik Üniversitesi
• Epstein, Z., Hertzmann, A., Akten, M., Farid, H., Fjeld, J., Frank, M. R., Groh, M., Herman, L., Leach, N., Mahari, R., Pentland, A. “Sandy”, Russakovsky, O., Schroeder, H., ve Smith, A. (2023). Art and the science of generative AI. Science, 380(6650), ss. 1110-1111. https://doi.org/10.1126/science.adh4451
• Kesici, N., ve Erkan, N. Ç. (2023). The effect of public facade characteristics on changing pedestrian behaviors. Journal of Architecture and Urbanism, 47(1), ss. 68–76. https://doi.org/10.3846/jau.2023.17688
• Jang, K. M., Chen, J., Kang, Y., Kim, J., Lee, J., Duarte, F., ve Ratti, C. (2024). Place identity: A generative AI’s perspective. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), s. 1156. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03645-7
• Jo, H., Lee, J.-K., Lee, Y.-C., ve Choo, S. (2024). Generative artificial intelligence and building design: early photorealistic render visualization of façades using local identity-trained models. Journal of Computational Design and Engineering, 11(2), ss. 85-105. https://doi.org/10.1093/jcde/qwae017
• Li, C., Zhang, T., Du, X., Zhang, Y., ve Xie, H. (2025). Generative AI for architectural design: A literature review. Frontiers of Architectural Research, 14(3), ss. 759-783. https://doi.org/10.1016/j.foar.2024.10.001.
• Nabizadeh Rafsanjani, H., ve Nabizadeh, A. H. (2023). Towards human-centered artificial intelligence (AI) in architecture, engineering, and construction (AEC) industry. Computers in Human Behavior Reports 11. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2023.100319
• Oral Aydın, E. Ö. (1999). Bursa dosyası.”Osmanlı’nın Bursa’daki ilk yerleşim alanı olan Hisar. Güney Marmara Mimarlık, 1(3), ss. 6-13.
• Ploennigs, J., ve Berger, M. (2023). AI art in architecture. AI in Civil Engineering, 2(1), s. 8. https://doi.org/10.1007/s43503-023-00018-y
• Prieto, A., ve Oldenhave, M. (2021). What makes a façade beautiful? Architects’ perspectives on the main aspects that inform aesthetic preferences in façade design. Journal of Facade Design and Engineering, 9(2), 21–46. https://doi.org/10.7480/jfde.2021.2.5540
• Resuloğlu, B., Yarangümeli, E. N., Köksen, E., ve Karataş, G., Oral Aydın,E. (2024). Bursa ili Osmangazi ilçesi hisar bölgesi doku analizi çalışmaları ve müdahele önerileri [Yayınlanmamış Ders Raporu]. Gebze Teknik Üniversitesi. Sit Koruma Projesi_Rapor.pdf
• RIBA. (2024). RIBA AI report 2024. Son Erişim Tarihi: 03.04.2025 Erişim adresi: https://www.architecture.com/knowledge-and-resources/resources-landing-page/riba-ai-report-2024?srsltid=AfmBOorH44cxrxGpWjPQlty9HWeysEOj2pGkPiOoI_HYPTLnuKaEZSl9
• Sun, C., Zhou, Y., ve Han, Y. (2022). Automatic generation of architecture facade for historical urban renovation using generative adversarial network. Building and Environment, 212. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.108781
• Tavlaşoğlu Duran N. (2024). Mimari tasarımda yapay zeka ve mimarın değişen rolü. [Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi]. Gebze Teknik Üniversitesi.
• Tomsu, L. (1950). Bursa evleri [Yayımlanmamış Doçentlik Tezi]. İTÜ Mimarlık Fakültesi.
• Topçubaşı, M., Aydın, E. Ö., Balcan, C., Karagöz, M. A., ve Alaçam, L. Ö. (2021). Yalıköy’de kentsel koruma: Yalıköy’de Beykoz Çayırı yakın çevresi kentsel koruma projesi. Yapı Mimarlık Tasarım Kültür Sanat Dergisi , 469, ss. 56-63.
• Vilgia Putri Beyan, E., Gisela Cinintya Rossy, A., ve Vilgia Princess Beyan, E. (2023). A review of AI image generator: Influences, challenges, and future prospects for architectural field. JARINA-Journal of Artificial Intelligence in Architecture, 2(1), ss. 53–65. https://doi.org/https://doi.org/10.24002/jarina.v2i1.6662
• Vissers-Similon, E., Dounas, T., ve De Walsche, J. (2024). Classification of artificial intelligence techniques for early architectural design stages. International Journal of Architectural Computing, 23(2), ss. 387-404. https://doi.org/10.1177/14780771241260857
• VISOID AI (2024). Architectural visualizations in minutes. 03 Mart 2025 tarihinde https://www.visoid.com sitesinden edinilmiştir.
• Yılmaz, E. B., Tan Bayram, F., Balcan, C., Arslan Ercan, Ş., Arslantürk, E., ve Akgül, Y. S. (2024). Viewing history through the lens of artificial intelligence classification of late Ottoman and early Republican period buildings in Türkiye with Convolutional Neural Network (CNN) [Bildiri Sunumu]. 42nd Conference on Education and Research in Computer Aided Architectural Design in Europe (eCAADe 2024), 11-13 September, Nicosia. https://doi.org/10.52842/conf.ecaade.2024.1.565
• Yönder, V. M., İpek, E., Çetin, T., Çavka, H. B., Apaydın, M. S., ve Doğan, F. (2024). Image analysis and processing- ICIAP 2023 Workshops., Foresti, G.L., Fusiello, A., Hancock, E. (Ed.) Classification of Turkish and Balkan House architectures using transfer Learning and deep learning içinde, ss. 398-408. https://doi.org/10.1007/978-3-031-51026-7_34
• Zhang, Z., Fort, J. M., ve Mateu, L. G. (2023). Exploring the potential of artificial intelligence as a tool for architectural design: A perception study using Gaudí’s works. Buildings, 13(7). https://doi.org/10.3390/buildings13071863