Artificial Intelligence Review· 2026Q1
YAP sektöründe mekansal zekayı etkinleştirme: bir çerçeve ve büyük dil modellerinin gözden geçirilmesi
Enabling spatial intelligence in the AEC lifecycle: a framework and review of large language models
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir katmanlı çerçeve ve 76 çalışmanın gözden geçirilmesi, Büyük Dil Modellerinin (BDM'ler) YAP yaşam döngüsü boyunca mekansal zeka için aktif bilişsel ortaklara dönüştüğünü göstermektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yeni bir katmanlı çerçeve, YAP yaşam döngüsü boyunca (tasarım, inşaat, işletme, araştırma/eğitim) mekansal zekayı kategorize eder.
- BDM'ler, gereksinim çevirisi, çok modlu tasarım üretimi ve düzenleyici uyumlulukta etkili olduklarını göstermektedir.
- BDM'lerin yaşam döngüsü boyunca Bina Bilgi Modellemesi (BIM) ile entegrasyonu, önemli bir ilerleme olarak vurgulanmaktadır.
- Mekansal akıl yürütme doğruluğu, fiziksel cisimleşme eksikliği ve veri yönetişimi sorunları devam eden zorluklardır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract The Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry is undergoing a profound digital transformation driven by the urgent need to integrate fragmented, heterogeneous data into actionable intelligence. This paper provides a systematic review of 76 representative studies to examine how Large Language Models (LLMs) enable spatial intelligence across the entire building lifecycle. A layered spatial intelligence framework is proposed, encompassing the dimensions of design, construction, operation, as well as research and education. The review demonstrates that LLMs are evolving from passive text processors into active cognitive partners capable of semantic interpretation, spatial reasoning, and complex decision-making. Key findings highlight the effectiveness of LLMs in requirement translation, multimodal design generation, regulatory compliance, and lifecycle Building Information Modeling (BIM) integration. Despite these advancements, significant challenges persist regarding spatial reasoning accuracy, the lack of physical embodiment, and institutional data governance. This research outlines a strategic roadmap toward embodied intelligence, AEC-specific world models, and enhanced human-AI collaboration, providing a structured foundation for the advancement of LLM-driven spatial intelligence in professional practice.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Artificial Intelligence Review, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yapı ve İnşaat
Building and ConstructionEngineering