中央大学实现可自主演化的“物理AI”建筑物

by Lee Jiye

Published 24 Apr.2026 11:02(KST)

实现环境感知建筑物自主演控验证成功

中央大学研究团队成功实证了一项“物理人工智能建筑”技术，该技术利用人工智能（AI）感知环境并使建筑物实现自主演化控制。

通过人工智能自主控制实现实时运转的动态立面模型。中央大学

中央大学尖端影像大学院虚拟环境研究室（VELAB）Chae Youngho 教授研究团队于24日表示，已开发出下一代建筑外立面技术——“大规模动态立面（Kinetic Facade）预测型群体控制框架”，并成功将其实现为按实物比例缩放的实体模型（Mock-up）。

本次研究的核心在于为建筑物植入能够自主判断并运动的“物理AI大脑”。研究团队将图神经网络（GNN）和强化学习（RL）技术引入到可随气象变化而自行运动、以调节能量的“动态立面”系统中。通过构建数千个外立面模块实时通信的AI群体智能，解决了因计算量增加带来的瓶颈问题，并打开了在大规模建筑上应用的可能性。

研究团队将训练完成的AI策略直接应用于1:30比例的硬件原型上，开展了实证实验。结果显示，在将看台的太阳能获得量降低10.3%的同时，使电机不必要的驱动减少了25.4%。尤其是通过让AI在“最小化观众席辐射热”和“最大化球场草坪辐射热”这一对相互冲突的目标之间自行调节，也改善了动态外立面在机械稳定性方面的问题。

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该研究成果已确定刊登于设计与工程领域国际学术期刊《Journal of Computational Design and Engineering（JCDE）》人工智能特刊。被科学技术信息通信部选定为“软件明星实验室（SW Star Lab）”的中央大学 VELAB 计划将这一技术扩展应用于智慧城市和地标建筑设计等高附加值产业。

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本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。