XXXII Conference International Seminar on Urban Form

A városmorfológusok éves konferenciáján (Conference International Seminar on Urban Form) a Elif Sarihannal, a PhD hallgatómmal közösen adtunk elő. A Modeling the historical stratification of towns: Leveraging urban morphology, deep learning, and artificial intelligence című előadás alapját a 2017-ben megvédett PhD disszertációm a tradicionális városmorfológiára épülő egyik módszertana és annak eredményei adták, s ezt a metódust vezettük át Elif Sarihan által kidolgozott módszertani kombinációba, amely hasonló eredményeket adott. Arra a megállapításra jutottunk, hogy a módszerekkel nagyon hasonló eredmények érhetők el, de szükséges egy kiegészítés (legyen az az emberi tapasztalat vagy a 'deep learning-based SSA increased GPT-4o') a pontosabb eredmények eléréséhez.

"Our findings show that there is a strong similarity in clustering results between GPT-4o outputs and human assessments. Integrating

deep learning-based SSA increased GPT-4o’s accuracy in object detection during the overlay comparison process of different maps, allowing for a more precise definition of key areas with major changes."

https://www.isuf2025.org/wp-content/uploads/2025/07/book_of_abstract_15-07-2025.pdf