Застосування гібридної LoRa-GAN системи для оптимізації процесів управління міськими проєктами

Abstract

Інтеграція методу Low-Rank Adaptation (LoRA) великих мовних моделей з генеративними змагальними мережами (GAN) відкриває нові можливості у обробці просторових даних для міського планування та управління проєктами архітектурного дизайну. Дослідження зосереджено на розробці спеціалізованої моделі LoRA, навченої на різноманітному наборі даних з 1100 прикладів міських та архітектурних планів. Модель демонструє здатність генерувати детальні 2D плани місцевості. Оцінка ефективності моделі показала зменшення втрат з 0,11 до 0,0577 протягом навчання, що свідчить про покращення точності генерації. Застосування LoRA та GAN підвищує точність просторових представлень, покращуючи прийняття рішень у режимі реального часу для міського планування. Інтеграція цих технологій створює нову парадигму в міському плануванні, що характеризується підвищеною ефективністю, масштабованістю та стійкістю.