Einleitung
Künstliche Intelligenz (KI) wird seit einem Jahrzehnt zunehmend in der architektonischen Innenarchitektur und der Optimierung von Smart-Home-Layouts eingesetzt. Die Planung von Innenräumen – also die Festlegung der Anordnung von Räumen, Möbeln und Funktionen – ist aufgrund ihrer Kombinatorik und der Notwendigkeit, Ästhetik, Funktionalität und Nutzerpräferenzen in Einklang zu bringen, ein komplexes Problem.
Traditionell stützten sich Architekten auf Erfahrung, Faustregeln und iterative manuelle Anpassungen von Entwürfen. Jüngste Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision, generatives Design und Optimierungsalgorithmen haben automatisiertere und intelligentere Designprozesse ermöglicht.
Dieser Rückblick beleuchtet wichtige Entwicklungen, Methoden und Trends von 2015 bis 2025 mit Schwerpunkt auf der akademischen Forschung.
Frühe Grundlagen (wissensbasierte Ansätze)
- Frühe Systeme waren weitgehend regelbasiert oder optimierungsbasiert.
- Wichtige Methoden: Constraint Satisfaction, Simulated Annealing, genetische Algorithmen.
- Merrell et al. (2011): Interaktives Tool zur Möbelanordnung unter Verwendung von Designregeln.
- Yu et al. (2011): Automatische Möbelanordnung mit stochastischer Suche.
- Herausforderungen: Schwierigkeit der Anpassung an neue Stile und der Kodierung komplexer Regeln.
Aufstieg des datengesteuerten Designs (2015–2020)
– Übergang von regelbasierten zu datengesteuerten Modellen. – Maschinelle Lernmodelle begannen, aus großen Design-Datensätzen zu lernen. – Wichtige Entwicklungen:
- CNNs wurden zum Parsen und Klassifizieren von Grundrissen und Einrichtungsstilen verwendet.
- Der RPLAN-Datensatz ermöglichte das Training neuronaler Modelle zur Generierung von Layouts.
- HouseGAN (2019–2020): verwendete GANs, um vollständige Wohnungslayouts aus Skizzen zu generieren. – LayoutGAN und Transformer-basierte Modelle wurden für die sequenzielle Layout-Generierung eingesetzt. – Vorteile: erhöhter Realismus und Geschwindigkeit; automatisches Erlernen von Designprinzipien. – Nachteile: Black-Box-Charakter, eingeschränkte Kontrollierbarkeit.
Durchbrüche im generativen Design und in der Visualisierung
– Schwerpunkt auf Möbel- und Innenraumszenensynthese in 2D und 3D. – Wichtige Modelle: – SG-Net, ATISS (2020–2021): Verwendung von VAEs und Transformatoren für 3D-Raumlayouts. – 3D-FRONT-Datensatz (2021): >18.000 Räume mit Möbeln und Semantik. – SceneHGN: gelernte hierarchische Szenendarstellungen. – Bildbasierte KI:
- GANs und Diffusionsmodelle (z. B. Stable Diffusion) für Stil-Rendering und fotorealistische Designideen.
- Tanasra et al. (2023): Verwendung von GANs zur automatischen Platzierung von Möbeln in leeren Grundrissen.
- KI begann, Kreativität und Ideenfindung in Design-Workflows zu unterstützen.
Verstärkendes Lernen und Layout-Optimierung (2020–2025)
- Raumplanung als sequenzielle Entscheidungsaufgabe.
- SpaceLayoutGym (2024): RL-Umgebung für Raumaufteilung und -optimierung.
- PPO- und DQN-Agenten lernten, Optimierungen hinsichtlich Einschränkungen und Zirkulation vorzunehmen.
- Multi-Agent-RL (2025): Agenten arbeiteten zusammen, um Räume zuzuweisen, Größen anzupassen und Funktionen zu optimieren.
- Haisor-Framework (2024): Gewährleistung der Navigation, des Komforts und der Zugänglichkeit für Menschen bei der Platzierung von Möbeln.
- IGA+DE (2025): hybrider evolutionärer-interaktiver Layout-Optimierer mit 95 % Raumnutzung.
Benutzerorientiertes Design und Smart-Home-Integration
– Von statischem Design zu dynamischen, personalisierten Layout-Systemen. – Verwendete Plattformen für das Co-Design von Mensch und KI: – Skizzeingaben – Stil-Schlüsselwörter – Eingaben in natürlicher Sprache – KI wurde zu einem interaktiven Assistenten statt zu einem Ersatz. – Integration mit Smart-Home-Sensoren: – Layouts werden basierend auf den Bewegungen und dem Verhalten der Benutzer angepasst. – Einsatz in der Altenpflege, zur Sturzprävention und zur Steigerung der Energieeffizienz. – Ethische und menschenzentrierte KI: – Transparenz, Erklärbarkeit, Barrierefreiheit. – KI, die auf die Ziele und Werte der Benutzer abgestimmt ist.
Datensätze und Frameworks
- RPLAN, 3D-FRONT, SUNCG, LIFULL Home: wichtige Datensätze.
- Open-Source-Frameworks:
- SpaceLayoutGym für RL
- Branchen-Tools: PlanFinder, Finch3D
- Bewertungsmetriken:
- Raumnutzung
- Genauigkeit des Adjazenzgraphen
- Zirkulationseffizienz
- Nutzerzufriedenheitswerte
Aktuelle Trends und zukünftige Entwicklungen
- Hybride Intelligenz: Kombination aus maschinellem Lernen, Optimierung und menschlichem Feedback.
- Diffusionsmodelle und Transformer setzen neue Leistungsmaßstäbe.
- Schwerpunkte: – Erklärbarkeit und Benutzerkontrolle – Live-adaptive Umgebungen – KI als Mitgestalter in professionellen Arbeitsabläufen
Fazit
In den letzten zehn Jahren hat sich die KI in der Innenarchitektur und der Optimierung von Smart-Home-Layouts von einer einfachen Automatisierung zu einer intelligenten Zusammenarbeit entwickelt. Zu den wichtigsten Trends zählen:
- Datengesteuerte Designmodelle, die auf großen Datensätzen trainiert wurden
- Verstärkendes Lernen für die sequenzielle Layout-Verfeinerung
- Integration von Nutzer-Feedback und Smart-Home-Daten
- Visualisierungstools auf Basis von GANs und Diffusionsmodellen
- Zunehmende Betonung menschlicher Werte, Ethik und Benutzerfreundlichkeit
Die Konvergenz von Deep Learning, Optimierung und architektonischem Wissen markiert einen transformativen Moment für die Zukunft von Innenräumen.