УДК 004.9 УДК 721 УДК 711.1

ЦИФРОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ АРХИТЕКТУРНО-ГРАДОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ Цифровые инструменты архитектурно-градостроительного проектирования

Опубликовано в Архитектура и современные информационные технологии · Номер 3 (76), 2026 · Страницы 252–263 · Рубрика: ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И АРХИТЕКТУРА
EDN: SJIQHJ
Получено: 07.07.2026 Одобрено: 21.09.2026 Опубликовано: 01.10.2026
В статье систематизированы цифровые инструменты, используемые на начальных стадиях архитектурного и градостроительного проектирования. Материал включает рецензируемые публикации 2023-2026 годов и открытые сведения о действующих программных продуктах. Рассмотрены генеративные платформы территориального проектирования, ГИС-агенты, интерфейсы взаимодействия больших языковых моделей с CAD/BIM-средами, средства текстового, эскизного и жестового формообразования, а также иммерсивные среды восприятия архитектуры. Методика основана на сравнительной функциональной классификации по основной проектной задаче, типу исходных данных, выходному результату и ключевому ограничению. В качестве примера описан «ДØМО ЛАБ» – цифровая лаборатория архитектурного восприятия, объединяющая графические и информационные представления модели, параметры светозвуковой среды и телесно-обусловленное взаимодействие пользователя. Установлено изменение функциональной роли цифровых инструментов: от изолированной генерации изображения или формы к проверяемым человеко-машинным системам, встроенным в профессиональную деятельность архитектора и градостроителя.
искусственный интеллект, архитектурное проектирование, градостроительное проектирование, генеративный дизайн, ГИС, большие языковые модели, CAD/BIM, иммерсивные среды, архитектурное восприятие, «ДØМО ЛАБ»
Текст Список литературы
Текст (RU) (PDF)
Читать Скачать

1. Власова Е.Л. Искусственный интеллект в архитектурно-градостроительном проектировании / Е.Л. Власова, М.Л. Власова, Н.В. Боровикова, Д.В. Карелин // Architecture and Modern Information Technologies. 2023. № 4(65). С. 311-324. URL: https://marhi.ru/AMIT/2023/4kvart23/PDF/20_vlasova.pdf (дата обращения: 20.07.2026). DOI:https://doi.org/10.24412/1998-4839-2023-4-311-324

2. Пичугов П.А. Методика использования stable diffusion для генерации вариантов фасадных решений на основе искусственного интеллекта / П.А. Пичугов, С.Г. Шабиев // Architecture and Modern Information Technologies. 2024. № 3(68). С. 327-338. URL: https://marhi.ru/AMIT/2024/3kvart24/PDF/21_pichugov.pdf (дата обращения: 20.07.2026). DOI:https://doi.org/10.24412/1998-4839-2024-3-327-338

3. Велижанин И.А. Терминологическая неопределенность понятия «искусственный интеллект» в архитектурном проектировании // Architecture and Modern Information Technologies. 2025. № 2(71). С. 352-361. URL: https://marhi.ru/AMIT/2025/2kvart25/PDF/21_velizhanin.pdf (дата обращения: 20.07.2026). DOI:https://doi.org/10.24412/1998-4839-2025-2-352-361 EDN: https://elibrary.ru/TQKLKI

4. Акшов Э.А. Генеративные нейросети в архитектурной практике: инструменты и сценарии применения / Э.А. Акшов, А.К. Терехова // Architecture and Modern Information Technologies. 2025. № 2(71). С. 362-374. URL: https://marhi.ru/AMIT/2025/2kvart25/PDF/22_akshov.pdf (дата обращения: 20.07.2026). DOI:https://doi.org/10.24412/1998-4839-2025-2-362-374 EDN: https://elibrary.ru/UWNKED

5. Jang S. Generative AI in architectural design: Application, data, and evaluation methods / S. Jang, H. Roh, G. Lee // Automation in Construction. 2025. Vol. 174. Article 106174. DOI:https://doi.org/10.1016/j.autcon.2025.106174

6. Gao M.Y. Lifecycle framework for AI-driven parametric generative design in industrialized construction / M.Y. Gao, C. Li, F. Petzold, R.L.K. Tiong, Y. Yang // Automation in Construction. 2025. Vol. 174. Article 106146. DOI:https://doi.org/10.1016/j.autcon.2025.106146

7. Pan F. From tools to partners: How large language models are transforming urban planning / F. Pan, X. Huang, Y. Bi, Y. Gao, Y. Ye, H. Wang // AI Open. 2025. Vol. 6. P. 276-298. DOI:https://doi.org/10.1016/j.aiopen.2025.11.001

8. Liu K. Large Language Models in Urban Planning: A Systematic Review and Conceptual Framework / K. Liu, T. Yigitcanlar, R. Mehmood, J. Corchado, X. Fu // Journal of Urban Technology. 2025. DOI:https://doi.org/10.1080/10630732.2025.2556551

9. Jiang H. Urban Chatter: Exploring the potential of ChatGPT-like and generative AI in enhancing planning support / H. Jiang, M. Li, P. Witte, S. Geertman, H. Pan // Cities. 2025. Vol. 158. Article 105701. DOI:https://doi.org/10.1016/j.cities.2025.105701

10. Куталия Е.И. Цифровой метод исследования роли параметров озеленения в оценке качества городской среды / Е.И. Куталия, С.А. Митягин // Architecture and Modern Information Technologies. 2026. № 1(74). С. 248-262. URL: https://marhi.ru/AMIT/2026/1kvart26/PDF/16_kutaliia.pdf (дата обращения: 20.07.2026). DOI:https://doi.org/10.24412/1998-4839-2026-1-248-262 EDN: https://elibrary.ru/WIRURR

11. Crolla K. Integrating Extended Reality in Architectural Design Studio Teaching and Reviews: Implementing a Participatory Action Research Framework / K. Crolla, J. Song, A. Bunica, A.T. Sheikh // Buildings. 2024. Vol. 14. № 6. Article 1865. DOI:https://doi.org/10.3390/buildings14061865

12. Gittinger M. Systematic review of spatial abilities and virtual reality: The role of interaction / M. Gittinger, D. Wiesche // Journal of Engineering Education. 2024. Vol. 113. № 4. P. 919-938. DOI:https://doi.org/10.1002/jee.20568

13. Fakourian F. Exploring the impact of mixed reality on architectural basic design education: a systematic review / F. Fakourian, M. Khakzand, E. Kurul, M. Hamzenejad // Journal of Umm Al-Qura University for Engineering and Architecture. 2025. DOI:https://doi.org/10.1007/s43995-025-00261-7

14. Halıcı S.M. AI-based augmented reality for architectural mass study / S.M. Halıcı, L.F. Gül // Virtual Reality. 2025. Vol. 29. № 4. Article 146. DOI:https://doi.org/10.1007/s10055-025-01142-z

15. Le T.-L. Hand drawing-based daylight analysis using deep learning and augmented reality / T.-L. Le, H. Nguyen-Xuan, S.-A. Kim // Results in Engineering. 2024. Vol. 22. Article 102119. DOI:https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.102119

16. Chen X. Enhancing interaction in virtual-real architectural environments: A comparative analysis of generative AI-driven reality approaches / X. Chen, W. Gao, Y. Chu, Y. Song // Building and Environment. 2024. Vol. 266. Article 112113. DOI:https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2024.112113

17. Sornoza-Parrales D. Evolution and research trends in virtual reality and augmented reality technologies for the architecture, engineering, and construction (AEC) industry: a systematic review and science mapping approach / D. Sornoza-Parrales, G.O. Baque Vera, M.L. Parrales Poveda, T.M. Macías-Parrales // Frontiers in Virtual Reality. 2025. Vol. 6. Article 1725875. DOI:https://doi.org/10.3389/frvir.2025.1725875

18. Alamasi R. Applications of Generative AI in Architectural Design Education: A Systematic Review and Future Insights / R. Alamasi, O.S. Asfour // Digital. 2026. Vol. 6. No. 1. Article 6. DOI:https://doi.org/10.3390/digital6010006

19. Lee G. Artifact-driven LLM integration for mouseless design workflows / G. Lee, S. Park, S.-I. Yang // Automation in Construction. 2026. Vol. 183. Article 106766. DOI:https://doi.org/10.1016/j.autcon.2026.106766

Войти или Создать
* Забыли пароль?