KI Summer Camp Special Guest – 4. Juli
Architecture through Machine Learned Representation
This talk will explore the shifting notion of representation of architecture in the age of AI-driven design methodology, from explicit to implicit, from constructed to learned, and from deterministic to probabilistic. As machine learning systems increasingly mediate how we analyze, generate, and evaluate design, the architectural representation is no longer a static artifact but a dynamic, data-driven interface between human intention and computational inference. The talk will conclude by reflecting on the opportunities and challenges of this shifting paradigm in architectural design methodology.
Mikhael Johanes is a Design++ Postdoctoral Fellow at ETH Zurich, affiliated with the Chair of Circular Engineering for Architecture (CEA) and the Computer Vision and Learning Group (VLG). His research focuses on machine learning for architectural design, including analytical and generative models to enhance the design workflow of complex built environments.
🚀 Die KI-Welle rollt nicht an – sie ist schon da
2023 haben Architekt:innen die steigende Bedeutung von KI geahnt. 2024 ist sie Realität. Laut dem aktuellen AIA-Report haben über 50 % der Architekt:innen bereits mit KI experimentiert, aber nur 6 % nutzen sie regelmässig im Berufsalltag.
Und jetzt kommt’s: Die Firmen, die KI bereits implementieren, sind vor allem die grossen. 43 % der grossen Büros sind bereits aktiv dabei – während kleinere Büros oft noch zögern: zu wenig Zeit, zu viele Fragen zu Sicherheit oder Zuverlässigkeit.
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