Akademik Veri Yönetim Sistemi
İNŞAAT MÜHENDISLIĞI, MIMARLIK VE YAPI TEKNOLOJILERI, Prof. Dr. Ercan Özgan, Editör, Vizetek Yayıncılık, Ankara, ss.99-118, 2025
Dijitalleşmenin mimari tasarım üzerindeki etkileri her geçen
gün daha görünür hale gelmekte; özellikle yapay zekâ destekli
tasarım araçlarının gelişmesiyle birlikte mekân üretimi daha hızlı,
esnek ve çeşitlenebilir biçimlerde gerçekleşmektedir. Yapay zekâ,
mimari tasarım sürecine yalnızca bir araç olarak değil, aynı zamanda
tasarımsal kararları etkileyen yaratıcı bir ortak olarak dahil olmaktadır.
Bu gelişme, geleneksel tasarımın sınırlarını genişletmekle birlikte,
özellikle konut gibi gündelik yaşamın merkezinde yer alan mekân
türlerinde yeni tartışmaları da beraberinde getirmektedir. Yapay zekâ
tarafından oluşturulan sanal mekânların büyük bir kısmı, görsel olarak
etkileyici kurgular sunmakla birlikte, fiziksel çevre kalitesine ilişkin
ölçütleri göz ardı etme riski taşımaktadır. Bu noktada, yapı fiziği gibi
yaşanabilirlik ve kullanıcı konforu ile doğrudan ilişkili disiplinlerin
dijital tasarım süreçleri içindeki temsil biçimi önemli bir sorgulama
alanı hâline gelmiştir.
Bu çalışma, yapay zekâ aracılığıyla oluşturulan sanal konut
ortamlarını yapı fiziği bağlamında eleştirel biçimde değerlendirmeyi
amaçlamaktadır. Ancak konvansiyonel yapı fiziği başlıkları olan
termal konfor, iç hava kalitesi, akustik performans ve enerji verimliliği
gibi kriterler, fiziksel ölçüm ve deneyime dayalı olduğundan, yalnızca
görsel üretime dayanan sanal ortamlarda doğrudan değerlendirilemez.
Bu nedenle çalışmada, yapı fiziği disipliniyle ilişkili olmakla birlikte
görsel olarak gözlemlenebilir ve yorumlanabilir olan beş kriter
üzerinden değerlendirme yapılacaktır: malzeme ve doku kullanımı,
mekânsal form ve boşluk organizasyonu, ışık kullanımı (gün ışığı
ve yapay ışık), renk tercihleri ve boyut/ölçek ilişkileri. Bu beş başlık,
fiziksel mekân deneyimini doğrudan etkilemekte ve aynı zamanda
yapay zekâ üretimli görseller üzerinden okunabilir veriler sunmaktadır.
Araştırma kapsamında, yapay zekâ destekli bir görsel üretim
aracı kullanılarak beş farklı konut senaryosu tanımlanmış ve her biri
temsili iç mekân görselleri olarak oluşturulmuştur. Seçilen senaryolar,
farklı konut tipolojilerini, mekânsal kurguları ve estetik tercihleri
temsil edecek şekilde kurgulanmıştır. Elde edilen görseller, belirlenen
beş kriter doğrultusunda görsel analiz yöntemiyle değerlendirilmiş;
mekânların görsel bütünlüğü, algısal kalitesi ve fiziksel çevreyle
kurduğu ilişki eleştirel bir bakışla incelenmiştir. Her bir görsel,
kullanıcı deneyimini etkileyen fiziksel ögelerin sanal ortamda ne
şekilde temsil edildiğine odaklanarak, yapay zekânın sadece biçimsel
değil, aynı zamanda çevresel konforla ilişkili kararlar üretebilme
potansiyelini de tartışmaya açmaktadır.
Bu bağlamda çalışma, yapı fiziğinin yalnızca mühendislik temelli
teknik bir alan değil, aynı zamanda mimari estetik, kullanıcı algısı ve
mekânsal kaliteyle doğrudan ilişkili çok boyutlu bir tasarım kriteri
olduğunu vurgulamakta; yapay zekâ tabanlı tasarımların eleştirel bir
yapı fiziği perspektifiyle değerlendirilmesine yönelik özgün bir çerçeve
önermektedir.
The effects of digitalization on architectural design are becoming increasingly evident, particularly with the advancement of artificial intelligence (AI)-assisted design tools that enable the production of space in faster, more flexible, and diversified ways. Artificial intelligence is integrated into the architectural design process not merely as a tool but also as a creative partner that influences design decisions. This development expands the boundaries of conventional design while simultaneously introducing new discussions, especially regarding residential spaces that form the core of everyday life. Although AI-generated virtual environments often present visually compelling compositions, they risk neglecting the criteria related to the quality of the physical environment. At this point, the representation of disciplines directly associated with livability and user comfort—such as building physics—within digital design processes has become a significant area of inquiry.
This study aims to critically evaluate virtual residential environments generated through artificial intelligence within the context of building physics. However, conventional building physics criteria—such as thermal comfort, indoor air quality, acoustic performance, and energy efficiency—are based on physical measurement and experience, making them unsuitable for direct evaluation in visually generated virtual environments. Therefore, this research employs five criteria that are visually observable and interpretable while maintaining a conceptual connection to building physics: material and texture use, spatial form and void organization, lighting (daylight and artificial light), color preferences, and scale/proportion relationships. These five parameters directly influence the physical experience of space and simultaneously provide interpretable data through AI-generated visuals.
Within the scope of this study, five distinct residential scenarios were created using an AI-based visual generation tool, each represented through interior visualizations. The selected scenarios were designed to represent various residential typologies, spatial configurations, and aesthetic preferences. The resulting images were analyzed through visual analysis based on the five defined criteria, focusing on the visual coherence, perceptual quality, and relationship between the virtual spaces and their physical counterparts. Each visualization examines how physical elements that affect user experience are represented in virtual settings, thereby questioning the potential of AI not only to produce formal design decisions but also to engage with environmental comfort parameters.
In this context, the study emphasizes that building physics should be regarded not merely as a technical, engineering-based field but as a multidimensional design criterion directly linked to architectural aesthetics, user perception, and spatial quality. Accordingly, it proposes a novel framework for the critical evaluation of AI-based spatial designs from the perspective of building physics.