Planificación urbanística basada en GAN sensible a criterios ambientales
Fecha:
03/06/2021Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
Las Generative Adversarial Network (GAN) son una arquitectura de redes neuronales de
reciente desarrollo capaces de generar nuevas realidades a partir de un conjunto de datos de
entrenamiento. Con el objeto de explorar el potencial de las redes generativas convolucionales
en disciplinas que se expresan gráficamente, como el urbanismo, se desarrolla una
herramienta de software denominada eMapGAN. Esta herramienta genera a partir de una
imagen satélite del terreno, un mapa convencional, un mapa más sostenible e incluso una
ortofoto de una realidad no existente, pero más sostenible que la original. Incluye también la
posibilidad de editar mapas intermedios generando así nuevas realidades, todo ello mediante
una interfaz gráfica de usuario. Se concibe como una herramienta experimental que explora
las posibilidades de las redes GAN para inferir conocimientos complejos y constituir una
herramienta de apoyo en las fases de concepción del diseño de las ciudades.
Descripción:
The Generative Adversarial Network (GAN) is a recently developed neural network
architecture capable of generating new realities from a set of training data. In order to explore
the potential of convolutional generative networks in graphically expressed disciplines, such
as urbanism, a software tool called eMapGAN is developed. This tool generates from a satellite
image of the terrain, a conventional map, a more sustainable map and even an orthophoto of
a non-existent reality, but more sustainable than the original one. It also includes the possibility
of editing intermediate maps, thus generating new realities, all through a graphical user
interface. It is intended to be an experimental tool that explores the possibilities of GAN
networks to infer complex knowledge and constitute a support tool in the conception phases
of city design.
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