GANs for urban design

Over time architecture was the reflection of all the important changes happening in the society: ideological, philosophical, political, economic, scientific. XXI century was marked as a century of data: with the rapid development of hardware, it became possible for a single person to store and process immense amounts of data in a short time. This advancement has influenced various fields and contributed to the popularity of the Artificial Intelligence field in Computer Science as well as in the adjacent fields. This work aims to research the existing and future ways the new invention can be used as a possible tool in urban design and architecture and thus exploit the advantages it has to offer. Authors explore the use of the generative adversarial networks in the field of generative urban design by exploiting the ability of the algorithm to learn from the visual features of the given input data in a self-supervised way. The achieved results demonstrate the capability of neural networks to understand the rules and the characteristics of an urban environment of interest and produce design solutions compatible with the construction site and its surroundings. Moreover, the authors investigated the possibility of a style translation from one city to another and from one historical epoch to another one, presenting and evaluating the final results of the experiments. Future developments and opportunities are discussed further in the work.

Nel corso della storia l’architettura è sempre stata il riflesso delle innovazioni in atto nella società: ideologiche, filosofiche, politiche, economiche, scientifiche. Il XXI secolo è stato descritto come il secolo dei dati: il rapido sviluppo dell’informatica e dell’elettronica ha fatto sì che si possano conservare e processare enormi quantità dei dati in breve tempo. Questo avanzamento ha influenzato vari settori della ricerca e dell’industria e ha contribuito alla popolarità dell’Intelligenza Artificiale, in Ingegneria Informatica come in settori affini. Il presente lavoro cerca di studiare i possibili modi in cui questa tecnologia possa essere utilizzata come strumento nel campo di disegno urbano ed architettura, sfruttandone al meglio vantaggi offerti. In particolare, l’indagine verterà sull'uso delle reti neurali generative (GANs in inglese) nell’ambito del disegno urbano generativo, approfittando dell'abilità del algoritmo nell’imparare autonomamente le caratteristiche visuali delle immagini e modelli 3D. I risultati ottenuti dimostrano la capacità delle reti neurali di inferire spontaneamente le regole e le caratteristiche alla base di insediamenti urbani d'interesse, e di produrre soluzioni di design compatibili con il sito di costruzione e l'ambiente che lo circonda.Un ulteriore fronte di indagine concerne la possibilità di trasferimento dello stile da una città all'altra e da un periodo storico all'altro: in questo senso, si propongono diversi esperimenti e se ne valutano i risultati. Il lavoro si conclude con la presentazione dei potenziali sviluppi futuri del progetto.