¿Cómo impacta el Diseño Generativo en la arquitectura?

Diseño Generativo en la arquitectura

¿Cómo impacta el Diseño Generativo en la arquitectura?

Prueba y error. En una servilleta, un papel mantequilla o la pantalla negra de AutoCAD, gran parte del trabajo de un arquitecto es hacer y rehacer: líneas, formas y geometrías. Desechar y comenzar de nuevo. Entre la primera idea y el proyecto final, existe un camino largo y agotador. Esto se debe a que el diseño es una toma infinita de decisiones; un cambio influye en muchos otros elementos y, en resumen, es un ejercicio de elecciones y concesiones. Ya sea para lograr construir los máximos metros cuadrados posibles sin impactar el entorno y entregar a todas las unidades una buena exposición al sol, o para encajar una gran cantidad de mesas de trabajo en una oficina sin obstaculizar la circulación y la fluidez de los espacios, existen muchas iteraciones hasta llegar a la opción más adecuada. O, por ejemplo, la ubicación de una ventana: incluso si se ve muy bien en la composición de la fachada, puede hacer que la ubicación de la cama en un dormitorio sea inviable o aumentar en gran medida el consumo energético del edificio.

Por supuesto, en todo proyecto siempre hay plazos y presupuestos ajustados, clientes generalmente apurados y tiempos limitados para pensar en todas las combinaciones posibles y las soluciones más apropiadas. Aquí es donde aparece con fuerza el concepto de Diseño Generativo (Generative Design).

El diseño generativo combina el diseño paramétrico y la inteligencia artificial con las restricciones y los datos incluidos por el diseñador. Según Celestino Soddu, quién ha investigado el tema por más de 30 años en el Politecnico di Milano, "es un proceso morfogenético que utiliza algoritmos estructurados como sistemas no lineales para obtener resultados únicos e irrepetibles, ejecutados por un código de idea, como en la naturaleza" [1]. La analogía con la naturaleza es esclarecedora y permite establecer algunos paralelos. Tomando el ejemplo de un árbol, un tronco grande que es más ancho y fuerte en la base, resiste todo el peso y el momento flector causado por el viento y su propio peso. A partir de ahí, surgen varias otras ramas, cada vez más delgadas, hasta llegar a las últimas hojas. No hay materiales sobrantes, y las formas adoptadas son las más adecuadas para su hábitat. En lugares con mucho viento, la composición de un árbol será muy diferente a la de un árbol que crece sobre un suelo arenoso, y esto ha ocurrido por selección natural durante millones de años. Este mismo razonamiento puede usarse en el arte, el diseño y la arquitectura.

El concepto se basa en una exploración exhaustiva de las alternativas de diseño, que derivan de ciertos supuestos definidos por el diseñador, según un propósito inicial claro. "El diseño generativo es una estrategia que aumenta los recursos humanos mediante el uso de algoritmos para automatizar la lógica del diseño. El diseñador define los parámetros, pero en lugar de modelar cada cosa una vez, el software de diseño generativo lo ayuda a crear muchas soluciones simultáneamente y, a veces, incluso a encontrar 'accidentes felices' o soluciones únicas e imprevistas que serían difíciles de descubrir con los métodos tradicionales". [2]

Por ejemplo, el arquitecto brasileño Guto Requena utilizó el diseño generativo para crear taburetes con formas que fueron moldeadas por el ritmo y la melodía de la música popular brasileña. Las formas orgánicas resultantes se cortaron en trozos de mármol. En los Países Bajos, la startup MX3D unió fuerzas con Laarman Lab, Heijmans, Autodesk y otros patrocinadores para crear un puente peatonal construido con acero impreso en 3D. El equipo trabajó con algoritmos generativos para producir sucesivas iteraciones de diseño bajo un conjunto dado de parámetros. Después de determinar una forma, se realizaron simulaciones digitales del puente, eliminando el exceso de material mezclando cálculos estructurales con manipulación geométrica, enseñando al algoritmo a reconocer qué partes del puente eran menos cruciales. En otras palabras, el proyecto combinó sus posibilidades de imprimir en tres dimensiones con una serie de pruebas de formas y posibilidades de diseño, dando lugar a una estructura mínima.

© Joris Laarman for MX3D
© Joris Laarman for MX3D

Otro ejemplo es el proyecto de investigación titulado Evolving Floor Plans, que explora organizaciones de plantas arquitectónicas especulativas y optimizadas utilizando el diseño generativo. Las aulas y las circulaciones una escuela hipotética se generaron a través de un algoritmo genético programado para minimizar el tiempo de caminata, el uso de pasillos, entre otros parámetros. El plano de planta "evoluciona" a partir de la codificación genética utilizando métodos indirectos, como la contracción de gráficos y corredores de crecimiento, utilizando un algoritmo inspirado en las colonias de las hormigas.

Cortesia de Joel Simon
Cortesia de Joel Simon
Cortesia de Joel Simon
Cortesia de Joel Simon

Pero el diseño generativo no siempre generará formas complejas y súper orgánicas. Puede contribuir a procesos de diseño repetitivos y tediosos a los que estamos muy acostumbrados. Y eso puede suceder en varias escalas. El año pasado, Sidewalk Labs anunció el desarrollo de una herramienta de diseño generativo que utiliza el aprendizaje automático y el diseño por computadora para crear escenarios de planificación urbana. Utilizando información geográfica, pautas y regulaciones urbanas, diseños de calles, orientación, patrones climáticos y alturas de edificios como datos de entrada, la herramienta genera una serie de escenarios posibles para que arquitectos y planificadores puedan evaluar y refinar el producto final. Con el aprendizaje automático, el sistema tiene la capacidad de mejorar las tareas y generar proyectos que se perfeccionan a medida que acumulan experiencia.

En el diseño de las oficinas de Autodesk en Toronto, el diseño generativo desempeñó un papel esencial. El proceso se inició mediante la recopilación de opiniones de empleados y gerentes sobre estilos de trabajo y preferencias de ubicación, los cuales luego se transformaron en datos. Por lo tanto, se definieron seis parámetros principales y medibles:

Cortesia de Autodesk
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  1. Preferencia de adyacencia: minimizar la distancia entre equipos colaborativos y servicios de oficina.
  2. Estilo de trabajo: comprobar cuál es la mejor ubicación para cada equipo y cuáles son sus preferencias de luz y niveles de ruido.
  3. Interconectividad: maximizar la activación de espacios compartidos.
  4. Productividad: minimizar las distracciones visuales y sonoras.
  5. Luz natural.
  6. Vistas hacia el exterior.
Cortesia de Autodesk
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Evidentemente, existían algunos elementos que no podían cambiarse, como la circulación vertical, los baños, las instalaciones y la estructura del edificio. El proceso se automatizó para explorar miles de configuraciones de diseño, a partir de cientos de variables combinadas, obteniendo la clasificación de rendimiento de cada una de las opciones para los parámetros indicados. Es interesante señalar que, con el uso del espacio después de la ocupación, la observación de la productividad y los lugares más utilizados, es posible validar o cambiar algunos de los parámetros y algoritmos, para hacer que el modelo sea aún más preciso para este u otros proyectos. Además, si alguno de los parámetros cambia, como aumentar o disminuir el número de equipos o incluso si se necesita un nuevo auditorio, se pueden incluir en la base de datos para crear nuevas iteraciones.

En un proyecto basado en el Diseño Generativo, la computadora ya no es solo un lugar para graficar el proyecto, o incluso para registrar materiales y geometrías. Se convierte en coautor del proyecto, presentando múltiples alternativas de diseño, incluida la clasificación de las posibilidades más adecuadas a las menos adecuadas, según los requisitos previos y las premisas definidas por el diseñador. Las computadoras pueden ayudar a organizar y priorizar esas decisiones, pero en realidad no pueden tomarlas. Solo las personas pueden decidir lo que es importante.

Cortesia de Autodesk
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Como señala David Benjamin, arquitecto fundador del estudio de investigación The Living: “Si bien un algoritmo sigue siendo solo un algoritmo, solo un humano decide qué problema resolver, qué objetivos deben lograrse y qué factores son más importantes para resolver un problema. Las computadoras pueden ayudar a organizar y priorizar esas decisiones, pero en realidad no pueden tomarlas. Solo las personas pueden decidir lo que es importante. El diseño generativo ofrece a los arquitectos, ingenieros y constructores una nueva libertad para diseñar y crear un mundo mejor".


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