diff --git a/dofile/academic.html b/dofile/academic.html index 109de19..c1a18f5 100644 --- a/dofile/academic.html +++ b/dofile/academic.html @@ -3,7 +3,7 @@
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Research Positioning
+ 研究复杂空间环境中,空间智能如何通过感知 → 理解 → 推理的闭环实现自主设计。 +
+ 空间设计面临生态约束复杂、社会需求多元、决策过程非结构化等挑战,传统"人主导-工具辅助"范式难以应对。本项目以复杂环境为背景——即具有多要素耦合、多尺度交织、多主体博弈、数据异构、动态变化和规范密集特征的空间环境——研究其中空间智能的形成机制与自主设计实现方法。 +
主要内容包括:
+ 研究涵盖生态安全格局、文化遗产保护、城市形态治理、社会空间模拟等典型场景,形成"理论框架—技术体系—软件工具—场景验证"的完整链条。研究成果将推动空间设计从"工具辅助"到"智能体自主"的范式转型,为复杂环境中的智能设计提供新理论和新方法。 +
Concepts
两个核心概念在角色、功能、地位上互为表里。
Dimensions
每个维度对应的工具栈与重点学术期刊。
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- 设计智能与生态设计实验室致力于探索人工智能技术与生态系统的共生关系。我们通过数据驱动的设计方法,重塑人造环境与自然环境的边界。 + 基于空间智能的自主设计新范式 —— 理解空间之深邃,形塑智能之未来。 +
+ Our mission is to develop design agents in complex environments to shape a humanistic and sustainable future.
- 我们相信,未来的设计不应仅服务于人类的需求,更应回应地球生态的呼唤。 + 研究复杂空间环境中,空间智能如何通过感知 → 理解 → 推理的闭环实现自主设计。
- DAEL (Design AI & Ecology Lab) 是一个跨学科的研究平台。我们融合计算机科学、生态学、建筑学与交互设计,利用机器学习算法模拟自然形态的演变,寻求可持续发展的最优解。 + TeaLab / SI 是一个聚焦空间智能(Spatial Intelligence)与自主设计(Autonomous Design)的跨学科研究平台。我们以复杂环境为背景——多要素耦合、多尺度交织、多主体博弈、数据异构、动态变化、规范密集——研究其中空间智能的形成机制与自主设计实现方法。
- 实验室致力于培养新一代具备计算思维与生态伦理的设计师,通过与产业界、学术界的紧密合作,推动从“以人为本”向“生态为本”的设计范式转移。 + 研究主线为「复杂环境中的设计智能体构建原理与方法」,涵盖生态安全格局、文化遗产保护、城市形态治理、社会空间模拟等典型场景,推动空间设计从「工具辅助」到「智能体自主」的范式转型。
- 利用生成对抗网络(GANs)与进化算法,模拟复杂生态系统的演替过程,辅助城市绿地与生物多样性规划。 + 基于智能体的算法迭代、拓扑优化与自动方案生成,研究分析—生成—审查多角色协同的设计决策涌现机制。常用工具:Python (PyTorch/TensorFlow)、Rhino/Grasshopper、Unity (ML-Agents)。
- 从自然界的群体智能(如蚁群、蜂群)中汲取灵感,开发适用于分布式建筑机器人与自适应材料的控制算法。 + 过程化建模与拓扑优化驱动的形态生成,探索空间几何的深层结构与最优形式。常用工具:Houdini、Blender (几何节点)、Topos。
- 量化数字基础设施的碳足迹,并开发基于AI的能源优化模型,用于智慧城市与低碳建筑的运营管理。 + 以人为本的设计价值对齐,通过人在回路的质量保障实现设计意图的收敛。常用工具:OpenPose、VR/AR (Unreal Engine) 等感知与交互技术。
- 我们是一个多元化的团队,成员背景涵盖计算机科学、建筑学、生物学及社会学。 + 我们是一个聚焦空间智能与自主设计的跨学科团队,背景涵盖人工智能、建筑学、城市规划、人机交互与设计计算。
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