Geração de Loteamentos Residenciais com Deep Learning baseada em Redes Adversárias Generativas - Santos, Milena Lucas dos; Zrenner, Rafhael Pereira; Peres, Fabiana Frata Furlan; Rodrigues, Érick Oliveira (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware); 2025: Anais do XXII Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas, 2025)
Este trabalho apresenta um estudo exploratório do uso de redes generativas Pix2Pix para apoiar a equipe de Arquitetura e Engenharia do Itaipu Parquetec na geração automática de layouts preliminares de loteamentos habitacionais. A proposta busca auxiliar o planejamento urbano inicial por meio da criação de layouts a partir de parâmetros definidos, como dimensões de quadras, lotes e terrenos. Para isso, foi desenvolvido um conjunto de dados com 700 amostras, construído a partir de imagens geradas no AutoCAD em combinação com mapas reais da malha urbana de Foz do Iguaçu, Brasil. A metodologia envolveu o pré-processamento dos dados, a geração da malha viária (ruas), o treinamento do modelo de Redes Adversárias Generativas (GANs) condicional e o ajuste de hiperparâmetros. A avaliação quantitativa, realizada com o Fréchet Inception Distance (FID), indicou valores de 40,61 para cenários simples e 73,09 após a inclusão da malha viária, confirmando o aumento da complexidade da tarefa. Ainda assim, a abordagem pode ser usada como ferramenta de apoio nas etapas iniciais do planejamento urbano. Como trabalhos futuros, pretende-se ampliar a base de dados para diferentes tipologias urbanas, disponibilizá-la como benchmark para a área e investigar o uso de modelos de Difusão como alternativa para melhorar a fidelidade geométrica dos layouts gerados.