Designer and Fulbright fellow Stani

Designer and Fulbright fellow Stanislas Chaillou has created a project at Harvard utilizing machine learning to explore the future of generative design, bias and architectural style. While studying AI and its potential integration into architectural practice, Chaillou built an entire generation methodology using Generative Adversarial Neural Networks (GANs). Chaillou's project investigates the future of AI through architectural style learning, and his work illustrates the profound impact of style on the composition of floor plans.

結果 (繁體中文) 1:

設計師和富布賴特同胞斯坦尼斯沙尤創造了哈佛大學利用機器學習探索衍生式設計，偏見和建築風格的未來的項目。在學習AI和其潛在的融入建築實踐，沙尤建成使用生成對抗性神經網絡（甘斯）整整一代人的方法。沙尤的項目，通過建築風格的學習考察AI的未來，他的工作說明了風格上的平面圖組成的深刻影響。

結果 (繁體中文) 2:

設計師和富布賴特的研究員斯坦尼斯拉斯·查伊盧在哈佛創建了一個專案，利用機器學習來探索生成設計、偏見和建築風格的未來。在研究人工智慧及其與建築實踐的潛在集成時，Chaillou 使用生成對抗神經網路 （AN） 構建了整個生成方法。Chailo 的專案通過建築風格學習來探索 AI 的未來，他的作品說明了風格對平面圖構成的深刻影響。

結果 (繁體中文) 3:

設計師和富布賴特的同事Stanislas Chaillou在哈佛創建了一個項目，利用機器學習探索未來的生成性設計、偏見和建築風格。在研究人工智慧及其在建築實踐中的潜在綜合時，Chaillou使用生成性對抗性神經網路（GANs）構建了一整套生成方法柴略的項目通過建築風格的學習來探索人工智慧的未來，他的作品說明了風格對建築平面構成的深刻影響。