Mayroong ilang mga makabagong facade system na ginagamit sa malalim na pag-aaral, ang ilan sa mga ito ay kinabibilangan ng:
1. Generative Adversarial Networks (GANs): Ang mga GAN ay malawakang ginagamit para sa pagbuo ng mga makatotohanang larawan ng mga facade ng gusali. Binubuo ang mga ito ng isang generator network, na bumubuo ng mga sintetikong larawan, at isang discriminator network, na sumusubok na makilala sa pagitan ng tunay at pekeng mga larawan. Sa pamamagitan ng pagsasanay, ang mga GAN ay makakabuo ng mga makatotohanang disenyo ng harapan.
2. Convolutional Neural Networks (CNNs) para sa pagsusuri ng imahe: Ginamit ang mga CNN upang pag-aralan ang mga larawan ng mga kasalukuyang facade, na nagpapahintulot sa mga deep learning model na kumuha ng mga feature at pattern mula sa mga facade na larawan. Makakatulong ang pagsusuri na ito sa pag-unawa sa istilo ng arkitektura, aesthetics, at mga aspeto ng istruktura ng mga facade.
3. Recurrent Neural Networks (RNNs) para sa sequence generation: Ang mga RNN, partikular na ang mga variant tulad ng Long Short-Term Memory (LSTM) at Gated Recurrent Units (GRUs), ay ginamit upang bumuo ng mga disenyo ng facade sa pamamagitan ng pagmomodelo ng sequential na katangian ng mga elemento ng gusali. Ang mga modelong ito ay kumukuha ng input sa anyo ng isang binhi o paunang disenyo at bumubuo ng isang pagkakasunud-sunod ng mga elemento ng arkitektura upang bumuo ng isang kumpletong harapan.
4. Variational Autoencoders (VAEs): Ang mga VAE ay ginamit upang lumikha ng mga nakatagong representasyon ng mga disenyo ng facade. Sa pamamagitan ng pag-encode ng mga kasalukuyang facade sa isang lower-dimensional na latent space at pag-decode ng mga ito pabalik sa orihinal na disenyo, ang mga VAE ay maaaring matuto ng mga makabuluhang representasyon para sa pagbuo ng mga bagong disenyo ng facade.
5. Reinforcement Learning (RL) para sa mga generative na gawain: Ang mga RL algorithm ay inilapat upang makabuo ng mga facade sa pamamagitan ng mga modelo ng pagsasanay upang ma-optimize ang mga partikular na layunin sa disenyo. Sa pamamagitan ng pagtukoy ng function ng reward at paggamit ng mga RL algorithm, ang modelo ay maaaring umulit na makabuo ng mga bagong disenyo ng facade na nakakatugon sa mga paunang natukoy na pamantayan, tulad ng kahusayan sa enerhiya o mga kagustuhan sa aesthetic.
Ang mga makabagong facade system na ito ay nagpapakita ng paggamit ng mga malalim na diskarte sa pag-aaral sa pagbuo, pagsusuri, at pag-optimize ng mga facade ng arkitektura.
Petsa ng publikasyon: