ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ARCHITECTURE AND BUILT ENVIRONMENT DEVELOPMENT 2024: A CRITICAL REVIEW AND OUTLOOK, 6th part: Lawsuits

Obviously, training dataset quality in terms of size, comprehensivity, and relevance is of critical meaning for an AI application´s performance. Not always but often, the objects that assemble the set represent the intellectual property of respective authors. The authors feel mishandled and affected if someone - no matter whether a human or an AI - takes and compiles their creations (or their digital representations) to put them on display or to submit them individually.

Novinky

Počet stavebních povolení na bytovou výstavbu v Německu dál prudce klesá

Připravili jsme pro Vás kalendář našich konferencí pro rok 2025

AFI Europe a FINEP budou dlouhodobě spolupracovat na zlepšení dostupnosti nájemního bydlení v Praze

Pozvánka na 23. ročník konference Real Estate Market Spring 2024

Novela k vyšší ochraně nejlepší zemědělské půdy byla podepsána prezidentem

Obchodní dům na Karlově náměstí projde rekonstrukcí

V Saudské Arábii zkouší bezpilotní aerotaxi

Sekyra Group zahájila stavbu další části nové čtvrti na pražském Smíchově

Vláda Spojených arabských emirátů schválila nový dopravní zákon pro autonomní vozidla

Praha se chce přestěhovat ze Škodova paláce, za 3,5 miliardy koupí budovu na Václavském náměstí

Příští rok začne Skanska stavět první etapu projektu Habitat v Malešicích

Radní Prahy schválili pořízení změny plánu k zastřešení hlavního nádraží

Exkluzivní partner

Hlavní partneři

Další články

Fenomén NIMBY: Proč lidé brání výstavbě ve svém okolí a jak to ovlivní veřejné stavby?

Každá nová výstavba, ať už jde o developerský projekt, stavbu infrastruktury, nebo třeba novou školu, vyžaduje zjišťování postojů obyvatel dotčené oblasti. Ačkoliv jsou názory místních obyvatel důležité, nekonstruktivní odpor může zabrzdit i velmi potřebné stavby na desítky let. Tento jev je známý jako fenomén NIMBY (Not In My Backyard), tedy „ne na mém dvorku“.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ARCHITECTURE AND BUILT ENVIRONMENT DEVELOPMENT 2024: A CRITICAL REVIEW AND OUTLOOK, 4th part: Production ecosystems and sensational novelties

There are ecosystems of natural language processing, image and video processing, voice processing, and code or software processing and development, further robotics, and expert systems or business intelligence [99, 100], altogether represented by DALL-E (DALL-E3 newly), ImageGPT, InstructGPT and ChatGPT, Bard or Gemini, Ernie Bot, Tongyi Qianwen, Sense Time SenseChat, Bedrock, and many other tools by OpenAI, Microsoft, Google, Baidu, Alibaba Group, Amazon, also MidJourney (that released version 6 recently), Stable Diffusion (currently released version 3, which demonstrates unmatched performance on the ControlNet network, designed to control diffusion models in image generation, and LayerDiffusion that introduces latent transparency, which allows the generation of a single transparent image or multiple transparent layers, combined into a single blended image [101]), Gong.io, Tellius, OPENNN, Theano, and many other tools by multiple producers.

EUROPEAN REAL ESTATE SUMMIT: BUILDING THE FUTURE OF PROPERTY: můžeme si dovolit být optimističtí?

Český real estate prochází v posledních letech turbulentním vývojem. Prvního července nabyde účinnosti nový stavební zákon, firmy se potýkají s novými regulacemi ESG a růst je na obzoru. Přichází chvíle, kdy si můžeme oddychnout? 1. ročník konference EUROPEAN REAL ESTATE SUMMIT: BUILDING THE FUTURE OF PROPERTY přinesl mnohé překvapivé názory a pohledy na real estate český i zahraniční.

Český ekonomický výhled: Růst na obzoru

Po náročném období loňského roku, které zaznamenalo pokles ekonomiky o 0,2 procenta, se Česká republika chystá na obnovení růstu. Quarterly Report Czech Economic Outlook od Komerční banky slibuje oživení ekonomiky, po předchozí kvartální zprávě A sleepy start for the economy přináší nová zpráva Fasting over: growth ahead naději na růst HDP i reálných mezd.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ARCHITECTURE AND BUILT ENVIRONMENT DEVELOPMENT 2024: A CRITICAL REVIEW AND OUTLOOK, 3rd part: Artificial neural networks

An artificial neural network is a collection of connected units or nodes called artificial neurons designed to model loosely how the neurons in a biological brain have been supposed to look and work. Like synapses in a biological brain, each connection can transmit a signal to other neurons. A deep neural network is an artificial neural network with multiple layers between the input and output layers; in a shortcut, a deep neural network makes machine learning deep learning [59, 60]. In essence, two computing principles apply in artificial neural networks today: feedforward computing and backpropagation. The goal is always to train the models generated to cope with the criteria typically inserted by vast sample datasets. Feedforward computing refers to a type of workflow without feedback connections that would form closed loops; the latter term marks a way of computing the partial derivatives during training. When training a model in the feedforward manner, the input “flows” forward through the network layers from the input to the output. By backpropagation, the model parameters update in the opposite direction: from the output layer to the input one. Backpropagation, a strategy to compute the gradient in a neural network, is a general technique; it is not restricted to feedforward networks, it works for recurrent neural networks (to be introduced soon) as well [61].

Partneři