Yapay Zeka ve Peyzaj Mimarlığı: Geleceğin Estetik ve Sürdürülebilir Dokusu
DOI:
https://doi.org/10.53463/ecopers.20240313Anahtar Kelimeler:
Çevresel duyarlılık- Veri analizi- Yapay zeka- Peyzaj mimarlığı- SürdürülebilirlikÖzet
Yapay zekâ (AI), peyzaj mimarlığında köklü değişimlere yol açarak sektörü dönüştürmektedir. Bu çalışma, yapay zekânın peyzaj tasarımındaki yenilikçi rolünü ve gelecekteki potansiyelini incelemektedir. YZ algoritmaları, büyük veri setleri üzerinde yaptığı kapsamlı analizlerle tasarım süreçlerini hızlandırmakta ve veri odaklı karar almayı mümkün kılmaktadır. Bu teknoloji, tasarım süreçlerinin verimliliğini artırırken sürdürülebilirlik ve çevresel duyarlılık gibi önemli konularda da katkı sağlar. Doğal kaynakların etkin kullanımını destekleyerek çevresel etkinin azaltılmasına yardımcı olur ve gelecekteki peyzaj projelerinin sürdürülebilirliğini sağlamlaştırır. Özellikle su kaynakları yönetimi, iklim koşullarına uygun bitki seçimi ve ekosistemlerin korunması gibi alanlarda YZ destekli analizler, tasarımcılara yenilikçi ve etkili çözümler sunmaktadır. Ancak, yapay zekanın etkin kullanımı için tasarımcılar arasında farkındalık oluşturacak eğitim programlarına ihtiyaç vardır. YZ peyzaj mimarlığına entegrasyonu, sektördeki yenilikleri yönlendirmenin yanı sıra, yeni kariyer fırsatlarının doğmasına da katkı sağlamaktadır. Bu çalışma, YZ’nin peyzaj mimarlığındaki rolünü ve gelecekteki etkilerini kapsamlı bir bakış açısıyla ele almaktadır.
Continue using AI Cursor?Keep it onTurn Off
Referanslar
Batty, M. (2018). Artificial intelligence and smart cities. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 45(1), 3-6. https://doi.org/10.1177/2399808317751169
Benliay, A., & Kiliç, A. (2024). Peyzaj tasarımı sunum tekniklerinde yapay zekâ uygulamalarının değerlendirilmesi. PEYZAJ - Eğitim, Bilim, Kültür ve Sanat Dergisi, 6(1), 1-14. https://doi.org/10.53784/peyzaj.1490265
Ergül, D. B., Malkoçoğlu, A. B. V., & Özgünler, S. A. (2022). Mimari tasarım karar verme süreçlerinde yapay zekâ tabanlı bulanık mantık sistemerinin değerlendirilmesi. Journal of Architectural Sciences and Applications, 7(2), 878-899. https://doi.org/10.30785/mbud.1117910
Fernberg, P., & Chamberlain, B. (2023). Artificial intelligence in landscape architecture: A literature review. Landscape Journal, 42(1), 13-35. https://doi.org/10.3368/lj.42.1.13
Gölgelioğlu, C. (2023). Günümüz yapay zekâ araçlarının kentsel tasarım alanındaki potansiyelleri üzerine: Midjourney ve ChatGPT örnekleri. 47. Dünya Şehircilik Günü Kolokyumu. https://www.researchgate.net/profile/Can-Goelgelioglu-2/publication/382659435_Gunumuz_yapay_zeka_araclarinin_kentsel_tasarim_alanindaki_potansiyelleri_uzerine_Midjourney_ve_ChatGPT_ornekleri/links/66a8c8b6c6e41359a84a3c65/Guenuemuez-yapay-zeka-araclarinin-kentsel-tasarim-alanindaki-potansiyelleri-uezerine-Midjourney-ve-ChatGPT-oernekleri.pdf
Gül, L. F., Delikanlı, B., Üneşi, O., & Gül, E. (2024). Yapay Zeka, yaratıcılığı destekleyen bir takım arkadaşı olabilir mi? Mimari tasarım stüdyosu deneyiminden öğrendiklerimiz. 1-12. https://www.researchgate.net/publication/386215284_Yapay_Zeka_Yaraticiligi_Destekleyen_bir_Takim_Arkadasi_Olabilir_mi_Mimari_Tasarim_Studyosu_Deneyiminden_Ogrendiklerimiz
Güney, C. (2016). Yeni nesil coğrafi bilgi sistemlerinde yapay zeka. XVIII. Akademik Bilişim Konferansı (AB 2016). https://ab.org.tr/ab16/bildiri/224.pdf
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques (3. bs.). https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819-5
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics). https://www.sas.upenn.edu/~fdiebold/NoHesitations/BookAdvanced.pdf
İşler, B., & Kılıç, M. (2021). Eğitimde yapay zekâ kullanımı ve gelişimi. Yeni Medya Elektronik Dergisi, 5(1), 1-11.
Koutra, S., & Ioakimidis, C. S. (2022). Unveiling the potential of machine learning applications in urban planning challenges. Land, 12(1). https://doi.org/10.3390/land12010083
Sanchez, T. W., Fu, X., Yigitcanlar, T., & Ye, X. (2024). The research landscape of AI in urban planning: A topic analysis of the literature with ChatGPT. Urban Science, 8(4). https://doi.org/10.3390/urbansci8040197
Tang, X., & Chung, W. (2024). Automated urban landscape design: An AI-driven model for emotion-based layout generation and appraisal. PeerJ Computer Science, 10, 1-16. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.2426
Tazefidan, C., Eşme, E., & Başar, M. E. (2022). Mimarlık Alanında Yapay Zeka Uygulamalarının Kullanımına Yönelik Bir Literatür Araştırması. Art & Design: II. International Congress on Art and Design Research – Book of Proceedings, 986-1002. https://hdl.handle.net/20.500.13091/5844
Zhang, J., Zhan, Q., & Liang, H. (2024). Application research of artificial intelligence algorithms in energy-efficient design for low-carbon building landscapes. International Journal of Low-Carbon Technologies, 19, 2814-2821. https://doi.org/10.1093/ijlct/ctae244
Zhu N., Liu X., Liu Z., Hu K., Wang Y., Tan J., Huang M., Zhu Q., Ji X., Jiang Y., & Guo Y. (2018). Deep learning for smart agriculture: Concepts, tools, applications, and opportunities. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 11(4), 32-44. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20181104.4475
İndir
Yayınlandı
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2023 Ecological Perspective
Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License ile lisanslanmıtır.
