КЛАСИФІКАЦІЯ ІНСТРУМЕНТАРІЮ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В АРХІТЕКТУРІ
DOI:
https://doi.org/10.32782/2415-8151.2025.38.2.4Ключові слова:
архітектура, штучний інтелект, класифікація, таксономія, життєвий цикл, етика, безпека, упередженість, пояснюваний ШІ, сталий розвиток, генеративний дизайн, BIMАнотація
Мета. Метою дослідження є вирішення проблеми непослідовності термінології штучного інтелекту в архітектурі, пропонуючи стислу багатовимірну класифікацію. Визначені чотири виміри застосовуються до ШІ-інструментів у сфері проєктування, будівництва та експлуатації: функціональне та телеологічне призначення, інформація та алгоритмічна техніка, процес та етап життєвого циклу, а також регуляторні, етичні, ресурсні та екологічні чинники. Методологія. Для досягнення мети використано різноманітні наукові методи. Систематичний огляд літератури – для виявлення первинних досліджень та практичних випадків із використанням чітких критеріїв включення. Метод тематичного кодування дав змогу розкласти зібрані матеріали на зрозумілі теми та виділити повторювані ознаки, що сприяло аналізу й опису застосування інструментів ШІ в архітектурі за призначенням, типом даних і моделей, етапом життєвого циклу та вимогами до безпеки й етики з подальшим включенням до єдиної матриці. Порівняльний аналіз практичних прикладів базується на зіставленні за чотирма вимірами класифікації, що дало змогу виявити типові профілі кожного ШІ-інструменту, визначити його сильні та слабкі боки. Результати. Визначено чотири основні виміри застосування ШІ в архітектурі: призначення та функціональність системи (наприклад, генеративний дизайн, оптимізація, аналіз, автоматизація); типи даних та алгоритмів (на основі правил або знань проти машинного навчання, включаючи парадигми з наглядом, без нагляду, підкріплення та генеративні); етап інтеграції у життєвий цикл AEC (від концептуального проєктування та планування до будівництва, експлуатації та виведення з експлуатації); відповідність вимогам безпеки, етики, регулювання та сталого розвитку (вирішення питань зменшення упередженості, пояснюваності, стандартів, енергоефективності). Виявлені дані та ШІ-інструменти (програмне забезпечення для генеративного проєктування, будівельні роботи, системи моніторингу будівель) відображено у класифікації. Наукова новизна. У дослідженні представлено інтегрований підхід до класифікації, який одночасно враховує технічну та телеологічну систематизацію інструментів ШІ, стадію їхнього життєвого циклу та відповідність етичним, нормативним та екологічним критеріям. Практична значущість. Результати можуть допомогти архітекторам та розробникам штучного інтелекту структурувати знання про існуючі рішення, впроваджувати принципи сталого використання ШІ в архітектурній практиці.
Посилання
2025 annual business meeting addresses AI usage in architecture, fellowship qualifications. American Institute of Architects. URL: https://www.aia.org/article/2025-annual-business-meeting-addresses-ai-usage-architecture-fellowship-qualifications (дата звернення: 01.10.2025).
Artificial Intelligence as an Ally in Architectural Decarbonization: From Conception to Building Imple- mentation. ArchDaily. URL: https://www.archdaily.com/1011723/artificial-intelligence-as-an-ally-in-architectural-decarbonization-from-conception-to- building-implementation#:~:text=However%2C%20 b e y o n d % 2 0 A I % 2 7 s % 2 0 c o n t r i b u t i o n s % 2 0 to,buildings%E2%80%99%20adaptation%20and%20 daily%20operations (дата звернення: 02.10.2025).
AI hype cycle. Autodesk. URL: https://www.autodesk.com/design-make/research/state-of-design-and-make-2025/ai-hype-cycle (дата звернення: 05.10.2025).
Bölek B., Tutal O., Özbaşaran H. A systematic review on artificial intelligence applications in architecture. Journal of Design for Resilience in Architecture and Planning. 2023. Vol. 4. № 1. P. 91–104. DOI: https://doi.org/10.47818/DRArch.2023.v4i1085
Chen F., Mai M., Huang X., Li Y. Enhancing the sustainability of AI technology in architectural design: Improving the matching accuracy of Chinese-style buildings. Sustainability. 2024. Vol. 16. № 19. Article 8414. DOI: https://doi.org/10.3390/su16198414.
Emaminejad N., Akhavian R. Trustworthy AI and robotics: Implications for the AEC industry. Automation in Construction. 2022. Vol. 139. Article 104298. DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104298
Harapan A., Indriani D., Rizkiya N.F., Azbi R.M. Artificial intelligence in architectural design. International Journal of Design (INJUDES). 2021. Vol. 1. № 1. P. 1–6. DOI: https://doi.org/10.34010/injudes.v1i1.4824
Li H., Zhang Y., Cao Y., Zhao J., Zhao Z. Applications of artificial intelligence in the AEC industry: A review and future outlook. Journal of Asian Architecture and Building Engineering. 2024. Vol. 24. № 3. P. 1672–1688. DOI: https://doi.org/10.1080/13467581. 2024.2343800.
Li Y., Chen H., Yu P., Yang L. A review of artificial intelligence in enhancing architectural design efficiency. Applied Sciences. 2025. Vol. 15. № 3. Article 1476. DOI: https://doi.org/10.3390/app15031476.
Meselhy A., Almalkawi A. A review of artificial intelligence methodologies in computational automated generation of high-performance floorplans. npj Clean Energy. 2025. Vol. 1. Article 2. DOI: https://doi.org/ 10.1038/s44406-025-00002-8.
Mrosla L., Both P. Quo vadis AI in Architecture? Survey of the current possibilities of AI in the architectural practice. 37 Education and Research in Computer Aided Architectural Design in Europe and XXIII Iberoamerican Society of Digital Graphics, Portugal. 2019. Vol. 7. № 1. P. 45–54. DOI: https://doi.org/10.5151/proceedings-ecaadesigradi2019_302.
Novelli C., Casolari F., Hacker P., Spedicato G., Floridi L. Generative AI in EU law: Liability, privacy, intellectual property, and cybersecurity. Computer Law & Security Review. 2024. Vol. 55. Article 106066. DOI: https://doi.org/10.1016/j.clsr.2024.106066.
Onatayo D., Onososen A., Oyediran A.O., Oyediran H., Arowoiya V., Onatayo E. Generative AI applications in architecture, engineering, and construction: Trends, implications for practice, education & imperatives for upskilling—A review. Architecture. 2024. Vol. 4. № 4. P. 877–902. DOI: https://doi.org/10.3390/architecture4040046.
Plevris V., Hosamo H. Responsible AI in structural engineering: A framework for ethical use. Frontiers in Built Environment. 2025. Vol. 11. Article 1612575. DOI: https://doi.org/10.3389/fbuil.2025.1612575.
Renfroe, A., & Wells, J. Design smarter: How AI is reshaping architecture. Texas A&M Stories. URL: https://stories.tamu.edu/news/2025/08/27/design-smarter-how-ai-is-reshaping-architecture/ (дата звернення: 01.10.2025).
Sebald, N. Practical AI in AEC: How to start, what to measure, and what to avoid. aec+tech : веб- сайт. URL: https://www.aecplustech.com/blog/practical-ai-in-aec-how-to-start-what-to-measure-and-what-to-avoid (дата звернення: 03.10.2025).
Topuz B., Çakıcı Alp N. Machine learning in architecture. Automation in Construction. 2023. Vol. 154. Article 105012. DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.105012.
Vergunova N., Blinova M. CAD/CAM/ CAE-systems in design of architectural environment. Architectural Studies. 2018. Vol. 4. № 1. P. 111–116.
Vissers-Similon E., Dounas T., De Walsche J. Classification of artificial intelligence techniques for early architectural design stages. International Journal of Architectural Computing. 2025. Vol. 23. № 2. P. 387–404. DOI: https://doi.org/10.1177/14780771241260857.
Wang A., Dong J., Lee L.-H., Shen J., Hui P. Towards AI-Architecture Liberty: A comprehensive survey on design and generation of virtual architecture by deep learning. Journal of the Association for Computing Machinery. 2023. Vol. 37. № 4. Article 111. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.00510.
Zewe, A. Explained: Generative AI’s environmental impact. MIT News. URL: https://news.mit.edu/2025/explained-generative-ai-environmental-impact-0117 (дата звернення: 04.10.2025).
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.










