Üretken Yapay Zekâ Destekli Mimari Tasarımda Sürdürülebilirliğin Entegrasyonu: BREEAM Çerçevesi Kullanılarak Yapılan Görsel Bir Değerlendirme

Abstract

Bu tez, BREEAM sürdürülebilirlik değerlendirme sisteminde tanımlanan ilkelerin, üretken yapay zekâ (GAI) modelleri tarafından mimari tasarım bağlamında nasıl temsil edildiğini araştırmaktadır. Çalışmanın amacı, GAI sistemlerinin sürdürülebilirlik kriterlerini görsel olarak ne ölçüde doğru ve tutarlı şekilde simüle edebildiğini değerlendirmektir. Araştırma üç aşamalı bir metodoloji izlemektedir: (1) sürdürülebilir, sürdürülebilir olmayan ve nötr tasarım çıktılarının karşılaştırmalı analizi; (2) her BREEAM kategorisi için ayrı ayrı oluşturulan prompt tabanlı dönüşümler; ve (3) tüm sürdürülebilirlik ilkelerinin sabit bir mimari taban üzerinde katmanlı biçimde entegre edilmesi. Midjourney v7 aracı kullanılarak üretilen görseller, epistemolojik, tipolojik ve morfolojik açılardan değerlendirilmiştir. Sonuçlar, enerji ve sağlık gibi fiziksel olarak mekâna yansıyan kategorilerde GAI modellerinin yüksek görsel temsil başarısı sergilediğini; ancak kirlilik, atık ve su gibi süreç odaklı kategorilerde bu başarının sınırlı kaldığını göstermektedir. Çalışma, GAI sistemlerinin sürdürülebilirlik odaklı erken tasarım süreçlerinde fikir üretimi için etkili bir araç olabileceğini, ancak karmaşık çevresel sistem mantığını modelleme konusunda yetersiz kaldığını ortaya koymaktadır. Gelecekte, bağlamsal akıl yürütme yeteneğine sahip Agentic AI sistemlerinin entegrasyonu önerilmektedir.

This thesis investigates the representational capacity of Generative Artificial Intelligence (GAI) models in architectural design, with a focus on interpreting sustainability principles defined by the BREEAM framework. The study aims to evaluate how effectively GAI systems can visually simulate core sustainability criteria through controlled prompt-based design workflows. The research adopts a three-phase methodology: (1) Comparative analysis of sustainable, non-sustainable, and neutral design outputs; (2) Isolated prompt-based transformation for each BREEAM category; and (3) Cumulative layered integration of all sustainability principles on a fixed architectural base. Design variations were generated using Midjourney v7 and assessed through visual analysis across epistemological, morphological, and typological dimensions. The results show that GAI demonstrates strong visual performance in categories with spatially embodied sustainability features, such as Energy and Health & Wellbeing. However, its capacity remains limited in process-oriented or operational categories like Pollution, Waste and Water, which require procedural understanding beyond visual symbolism. The study concludes that while GAI can support early-stage sustainability-focused design ideation, it currently lacks the capacity to model systemic environmental logic. Future integration with Agentic AI systems is recommended to enhance contextual reasoning and support more comprehensive architectural decision-making.