零样序列神经符号推理用于自动生成建筑结构草图设计
人工智能
2024-02-02 v1 计算机视觉与模式识别
图形学
摘要
本文提出了一种新颖的自动化系统，用于生成建筑结构草图设计，以 streamlining复杂的多户型房地产开发项目最初的决策过程。该方法利用生成式AI（神经推理）和数学程序求解器（符号推理）的结合优势，既解决了对专家见解的依赖，又克服了建筑结构设计中的技术挑战。为应对为设计整个建筑所需的大规模和相互关联的设计决策，我们提出了一种新颖的顺序神经符号推理方法，模拟建筑设计从初始构思到详细布局的传统过程。为消除人为构建成本函数以近似期望目标的需求，我们提出一种解决方案，使用神经推理生成约束和成本函数，以供符号求解器使用。我们还针对每个设计阶段集成反馈环，以确保神经推理与符号推理之间的紧密集成。该方法基于GPT-4开发，无需进一步训练，通过与真实建筑的比较研究验证了其有效性。该方法能够根据对社区环境的理解生成各种建筑设计，展示了其在建筑结构设计领域发展潜力。
引用
@article{arxiv.2402.00052,
title = {Zero-shot Sequential Neuro-symbolic Reasoning for Automatically Generating Architecture Schematic Designs},
author = {Milin Kodnongbua and Lawrence H. Curtis and Adriana Schulz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.00052},
year = {2024}
}