摘要：Il contributo espone i primi risultati di una ricerca condotta nel Dipartimento di Architettura dell’Università degli Studi Roma Tre, volta alla sperimentazione di algoritmi di machine learning per l’apprendimento di reti neurali da BIM finalizzato alla generazione di realtà aumentata. L’obiettivo è migliorare la fruizione degli spazi abitativi per l’utenza fragile. Tali algoritmi, in ausilio alla progettazione, costituiscono innovazione di produzione, oltre che di prodotto, intendendo come tale lo spazio architettonico. Dopo aver descritto le linee di ricerca attive, il paper propone un glossario condiviso sulla terminologia mutuata da altri campi di indagine. Infine, si descrivono le applicazioni in Realtà Aumentata sperimentate nella ricerca, e i meccanismi teorici di interazione tra queste e gli algoritmi di Machine Learning.
其他摘要：The contribution presents the first results of a research conducted in the Department of Architecture, Roma Tre University, aimed at testing Machine Learning algorithms for train Neural Networks in learning data from BIM, with the purpose of generating Augmented Reality contents. The objective is to improve the living space's fruition by fragile users. Machine Learning algorithms, in computer-aided design, constitute an innovation in production, as well as an innovation in product, meaning architectural spaces as such. After describing the current research lines, this paper proposes a shared glossary about the terms borrowed from other investigation fields. Finally, it describes the applications in Augmented Reality experimented in the research and the theoretical mechanisms of interaction between these and the Machine Learning algorithms.
关键词：artificial intelligence; machine learning; augmented reality; fragile users; architecture for an ageing society
其他关键词：artificial intelligence;machine learning;augmented reality;fragile users;architecture for an ageing society
