New digital craftsmanship deepsmart corpus: Learning from pavilion data with an ai-assisted model
Yeni dijital zanaatkarlık deepsmart corpus: Yapay zeka destekli modelle pavyon verilerinden öğrenme
- Tez No: 936659
- Danışmanlar: PROF. DR. ARZU GÖNENÇ SORGUÇ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapı Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 223
Özet
Mimarlık pratiği, son yirmi yılda dijital teknolojilerin tasarım süreçlerini, araçları ve malzeme etkileşimini yeniden şekillendirmesi ile derin bir dönüşüm geçirmiştir. Bu gelişmeler mimari olanakları genişletmiş olsa da aynı zamanda mimarlar ile üretim süreci arasında kritik bir kopukluk yaratmıştır. Tasarım ile malzeme gerçekliği arasındaki ilişki zayıflamış, mimarlar genellikle inşa sürecine doğrudan katılmak yerine yalnızca çizim talimatları hazırlamakla sınırlandırılmıştır. Bu tez, geleneksel zanaatkârlığı veri odaklı metodolojilerle birleştirerek bu boşluğu kapatmayı amaçlayan kapsamlı bir çerçeve olan Mimari“DeepSmart Corpus”u sunmaktadır. Tarihsel bilgi, veri ve hesaplama modellerini sentezleyerek DeepSmart Corpus, mimarların daha hassas, uyum sağlayabilen ve bağlama duyarlı tasarımlar oluşturmasını sağlar.“Deep Tech”prensiplerine dayanan bu çerçeve, mimarın rolünü dijital ve fiziksel alanlar arasında kesintisiz bir etkileşimi teşvik ederek yeniden tanımlar. Mevcut mimari teorileri genişleten“DeepSmart Corpus”, zaman içinde duyusal geri bildirimleri, kullanıcı davranışlarını ve malzeme dönüşümlerini yakalayan dinamik bir insan katmanı eklemektedir. Pavyonlar, bu sistemin içinde deneysel vaka çalışmaları olarak işlev görür ve tasarım stratejilerinin, veri desenlerinin ve yapım tekniklerinin test edilebileceği ölçeklenebilir ortamlar sunar. Tarihsel olarak pavyonlar, teknolojik ve tasarım yeniliklerini yansıtan kritik pedagojik araçlar olarak kullanılmıştır. Bu deneyler yoluyla“DeepSmart Corpus”, hem insan hem de makine öğrenme yeteneklerini geliştiren desenleri ortaya çıkarır ve daha küçük mimari birimlerin daha büyük sistemleri bilgilendirdiği mereolojik ilkelerle uyum sağlar. Mimarları“genişletilmiş zanaatkârlar”olarak konumlandıran bu hibrit çerçeve, duyusal ve bilişsel etkileşimi güçlendirerek geleneksel ile yenilik arasındaki kesişimde mimari pratiği yeniden tanımlar. Sonuç olarak“DeepSmart Corpus”, mimari öğrenme ve üretime dönüştürücü bir yaklaşım getirerek gelecekteki tasarımların dayanıklı, veri odaklı ve dijital ve fiziksel ortamlarda sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlar.
Özet (Çeviri)
Architectural practice has undergone a profound transformation over the past two decades as digital technologies have reshaped design processes, tools, and material engagement. While these advancements have expanded architectural possibilities, they have also created a critical gap between architects and the production process. The relationship between design, materials and tools has weakened, often relegating architects to drafting instructions rather than engaging directly with construction. This dissertation presents the Architectural“DeepSmart Corpus”, a comprehensive framework designed to bridge this gap by integrating traditional craftsmanship with data-driven methodologies. By synthesizing historical knowledge, and data the DeepSmart Corpus empowers architects to create more precise, adaptable, and context-aware designs. Building on Deep Tech principles, the framework redefines the architect's role by fostering seamless interaction between digital and physical realms. Pavilions serve as experimental case studies within this system, functioning as scalable environments for testing design strategies, data patterns, and construction techniques. Historically, pavilions have acted as critical pedagogical tools, reflecting technological and design innovations of their time. Through these pavilions, the DeepSmart Corpus extracts data and patterns from micro units to larger systems and this enhances both human and machine learning capabilities. By positioning architects as“extended craftsmen”, this hybrid framework enhances sensory and cognitive engagement, redefining architectural practice through the convergence of tradition and innovation. Ultimately, the DeepSmart Corpus establishes a transformative approach to architectural learning and production, ensuring that future designs remain resilient, data-informed, and seamlessly integrated across digital and physical realms.
Benzer Tezler
- Sayısal fabrikasyonun güncel mimarlık pratiğine yansımalarını mimarlık ofisleri üzerinden okuma deneyimi
The experience of reading the digital fabrication on architectural practice through the architectural offices
BARIŞ ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELTEM AKSOY
- Mimari çizimin görünmeyen içeriği ve eylemselliği
The hidden and actional context of architecturaldrawing
ÇAĞIN TANRIVERDİ ÇETİN
Doktora
Türkçe
2020
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAZİLET YURDANUR DÜLGEROĞLU
- Reconciling craftsmanship with digital fabrication
Başlık çevirisi yok
ÇAĞATAY TUNA ÖZÜDOĞRU
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilim ve TeknolojiUniversitatea de Arhitectură și Urbanism „Ion Mincu”DR. ŞTEFAN VIANU
- The generation of timber-joint structures with an aggregative design algorithm
Birleştirici tasarım algoritması ile ahşap geçmeli yapıların üretimi
İLAY BEYLUN ERTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
MimarlıkYeditepe ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PINAR ÇALIŞIR ADEM
- Sanat üretiminde yeni yaklaşımlar: Dijital sanat ve yapay zekâ
New approaches to art production: Digital art and artificial intelligence
ALEYNA KOPUZ