Adam Sebestyen (2025): Designing with Data: A Generative AI-Framework for Early-Stage Architectural Design Using Parametric Models as 3D Training Data, 1. Gutachter: Urs Hirschberg, 2. Gutachter: Immanuel Koh
Wie kann Künstliche Intelligenz den frühen architektonischen Entwurfsprozess unterstützen? Im Mittelpunkt dieser Dissertation steht der Einsatz generativer KI zur Entwicklung neuer dreidimensionaler Formen und räumlicher Ideen, die ArchitektInnen in frühen Entwurfsphasen behilflich sein können.
Dem Mangel an geeigneten 3D-Datensätzen für architektonische Anwendungen, die für das Trainieren generativer KI-Modelle notwendig sind, wird durch einen neuen Lösungsansatz begegnet: Parametrische Entwurfsmodelle werden automatisiert variiert, ihre Ergebnisse systematisch als 3D-Datensätze gespeichert. Diese bilden die Grundlage für das Training der KI, die unterschiedliche Entwurfslogiken miteinander verbindet und neue architektonische Geometrien entwickelt. So entsteht ein navigierbares, digitales Entwurfswerkzeug, das es erlaubt, zahlreiche architektonische Varianten zu erkunden und gezielt weiterzuentwickeln. „Designing with Data“ versteht sich als Beitrag zu einem erweiterten Entwurfsverständnis, in dem KI den Entwurf als kreatives Werkzeug ergänzt, nicht ersetzt, und insbesondere in frühen Planungsphasen neue Möglichkeiten für Exploration und Experiment eröffnet.
