Trí tuệ nhân tạo trong thiết kế kiến trúc cảnh quan

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng định hình lại lĩnh vực kiến trúc cảnh quan (LA), vượt qua các phương pháp truyền thống vốn tốn nhiều thời gian và bị giới hạn bởi sự sáng tạo cá nhân. Các ứng dụng AI hiện nay trải rộng toàn bộ vòng đời của một dự án, từ lập kế hoạch, thiết kế, quản lý đến duy trì. Các mô hình tạo sinh tiên tiến như mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) và các mô hình khuếch tán như Stable Diffusion đang cách mạng hóa giai đoạn thiết kế ý tưởng, cho phép tạo ra các phương án đa dạng và chất lượng cao chỉ trong vài giờ thay vì nhiều ngày. Các nghiên cứu điển hình cho thấy hiệu quả vượt trội, chẳng hạn như hệ thống AttnGAN-SD giúp giảm thời gian vẽ tới 8 lần trong thiết kế cảnh quan nông thôn, đồng thời đạt được chất lượng hình ảnh xuất sắc với điểm đánh giá chi tiết là 99,3 và điểm tổng thể là 93,9.

Ngoài thiết kế, AI còn là công cụ mạnh mẽ cho việc phân tích và mô phỏng, hỗ trợ các nhiệm vụ phức tạp như lập bản đồ dịch vụ hệ sinh thái, dự báo các kịch bản biến đổi khí hậu, và phân tích cảm tính của con người đối với không gian đô thị.

Phương án thiết kế cảnh quan được tạo từ AI

Sự chuyển đổi từ phương pháp truyền thống sang kỷ nguyên AI

Theo truyền thống, quy trình thiết kế kiến trúc cảnh quan, đặc biệt là ở giai đoạn ý tưởng, là một công việc đòi hỏi nhiều thời gian, công sức và nguồn lực. Các phương pháp này phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm, trực giác và kỹ năng phác thảo thủ công của nhà thiết kế. Quá trình này bao gồm nhiều vòng lặp nghiên cứu, vẽ tay và sửa đổi, làm kéo dài thời gian dự án và tăng chi phí. Hơn nữa, chất lượng và sự đổi mới của thiết kế thường bị giới hạn bởi chuyên môn của cá nhân nhà thiết kế, có khả năng hạn chế việc khám phá các giải pháp thay thế. Việc truyền đạt các ý tưởng phức tạp cho khách hàng cũng là một thách thức, đôi khi dẫn đến hiểu lầm.

Sự tiến bộ nhanh chóng của AI đang mang lại một sự thay đổi mô hình trong lĩnh vực này. AI được xem là một giải pháp chiến lược để khắc phục những hạn chế của phương pháp truyền thống bằng cách:

-       Tăng tốc quá trình thiết kế: AI có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tạo ra nhiều phương án thiết kế đa dạng trong một khoảng thời gian ngắn.

-       Mở rộng khả năng sáng tạo: Các mô hình AI tạo sinh có thể sản xuất ra những ý tưởng mới lạ, vượt ra ngoài giới hạn tư duy của một cá nhân, cung cấp nguồn cảm hứng và hỗ trợ sáng tạo.

-       Giải quyết các vấn đề phức tạp: AI cung cấp những hiểu biết mới về các vấn đề không gian phức tạp thông qua phân tích dữ liệu và mô phỏng, giúp đưa ra các quyết định thiết kế dựa trên hiệu suất và bằng chứng.

Các công nghệ AI chính trong kiến trúc cảnh quan

Sự tích hợp của AI vào kiến trúc cảnh quan được thúc đẩy bởi một loạt các công nghệ và phương pháp luận, mỗi loại có những ứng dụng riêng biệt.

Xu hướng và thách thức trong nghiên cứu và thực hành AI-LA

Lĩnh vực AI-LA đang phát triển nhanh chóng, mang lại cả những xu hướng thú vị và những thách thức cần được giải quyết.

Xu hướng

-       Sự bùng nổ trong các ấn phẩm học thuật: Một đánh giá tài liệu hệ thống cho thấy sự gia tăng đáng kể các công trình nghiên cứu về AI-LA sau năm 2000, và đặc biệt tăng tốc trong 5 năm gần đây. Các thuật ngữ "quy hoạch cảnh quan" và "thiết kế cảnh quan" là những lĩnh vực có sự tăng trưởng mạnh mẽ nhất.

-       Sự phổ biến của các công cụ chuyển văn bản thành hình ảnh: Các công cụ như Midjourney, DALL-E 2 và Stable Diffusion ngày càng trở nên phổ biến như những trợ lý thiết kế. Chúng có khả năng tiếp cận cao, không yêu cầu kỹ năng lập trình, và đang dân chủ hóa quá trình thiết kế.

-       AI như một diễn ngôn lý thuyết: Sự phát triển của AI đang đặt ra những câu hỏi mang tính nền tảng cho lĩnh vực LA, chẳng hạn như vai trò của nhà thiết kế đang thay đổi như thế nào khi AI đảm nhận nhiều nhiệm vụ sáng tạo hơn. Điều này tạo ra một "khủng hoảng nhận thức luận" và đòi hỏi phải suy nghĩ lại về vai trò tác giả của nhà thiết kế.

Thách thức và cơ hội

-       Thu thập và chất lượng dữ liệu: AI đòi hỏi lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để huấn luyện. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu liên quan đến LA (ví dụ: thông tin địa lý, dữ liệu thảm thực vật, giám sát hệ sinh thái) có thể là một thách thức lớn.

-       Khoảng cách kiến thức và nhu cầu hợp tác: Tiềm năng của AI chỉ có thể được khai thác tối đa khi kết hợp với kiến thức chuyên môn và óc phán đoán của con người. Cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa các kỹ sư cảnh quan và các chuyên gia AI.

-       Hạn chế của các mô hình hiện tại: Nhiều mô hình AI hiện nay vẫn thiếu giao diện thân thiện với người dùng, đòi hỏi người dùng phải viết mã. Chúng cũng có thể có khả năng khái quát hóa hạn chế, yêu cầu phải huấn luyện lại tốn kém để áp dụng cho các phong cách hoặc vấn đề thiết kế khác nhau.

-       Nhu cầu về một khuôn khổ thống nhất: Lĩnh vực AI-LA hiện đang bị phân mảnh. Cần có một khuôn khổ chính thức để thống nhất kiến thức, hướng dẫn nghiên cứu trong tương lai và thiết lập các tiêu chuẩn đạo đức.

Trí tuệ nhân tạo không còn là một khái niệm của tương lai mà đã trở thành một công cụ hiện hữu, đang cách mạng hóa lĩnh vực thiết kế kiến trúc cảnh quan. AI mang lại hiệu quả chưa từng có và tiềm năng sáng tạo to lớn, giúp các nhà thiết kế vượt qua những giới hạn của các phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, để khai thác hết tiềm năng này, cần có sự thay đổi trong tư duy, hướng tới sự hợp tác giữa chuyên môn của con người và năng lực của AI. Vai trò của kiến trúc sư, kỹ sư cảnh quan đang dần chuyển đổi từ một người sáng tạo duy nhất thành một người quản lý chiến lược, người điều phối và cộng tác viên với các hệ thống thông minh. Bằng cách chủ động giải quyết các thách thức về dữ liệu, giáo dục, hợp tác liên ngành và đạo đức, lĩnh vực thiết kế cảnh quan có thể tận dụng sức mạnh của AI để tạo ra những môi trường sống bền vững, công bằng và đầy cảm hứng hơn cho tương lai.

Nguyễn Anh Đức – Bộ môn Rau hoa quả & cảnh quan – Khoa Nông học

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1.    Fernberg, P., & Chamberlain, B. (2023). Artificial intelligence in landscape architecture: a literature review. Landscape Journal, 42(1), 13-35.

2.    Hassan, M. S. (2024). Leveraging artificial intelligence in landscape concept design phase. Journal of Al-Azhar University Engineering Sector, 19(72), 314–324.

3.    He, D. (2025). Application of interactive AI system based on image recognition in rural landscape design. Systems and Soft Computing, 7(200204).

4.    Liu, X. (2019). Artificial Intelligence Landscape Design Application Based on University Management. 2019 9th International Conference on Education and Management (ICEM 2019).

5.    Qiu, C. (2024). Application of Artificial Intelligence Technology in Landscape Architecture Industry. Journal of Landscape Research, 16(2), 66-68.

6.    Rakhmatillaeva, Z. Z., & Matniyazov, Z. E. (2025, July). Integration of artificial intelligence technologies into the landscape design process: roles, benefits, and limitations across design stages. In Russian-Uzbekistan Conference (pp. 103-107).

7.    Ulaşzade, B., & Güneş Gölbey, A. (2025). Applying artificial intelligence in decision support systems in landscape architecture. In K. Karaman (Ed.), New Trends in Landscape Research - 2025 (pp. 167–201). Liberty Publishing House.

8.    Xing, Y., Gan, W., & Chen, Q. (2025). Artificial intelligence in landscape architecture: a survey. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 1-26.10.

9.    Ye, X., Huang, T., Song, Y., Li, X., Newman, G., Wu, D. J., & Zeng, Y. (2025). Generating conceptual landscape design via text-to-image generative AI model. EPB: Urban Analytics and City Science. Advance online publication.

10. Zhang, H., & Deng, Y. (2024). Artificial Intelligence Based Garden Landscape Design System and 3D Visualization Technology. Computer-Aided Design & Applications, 21(S3), 63–76.

11. Zhang, T. (2025). Application of interactive AI system based on image recognition in rural landscape design. Journal of Biotech Research, 20, 192-199.