De Finse hoogleraar economie Osmo A. Wiio beweerde dat we doorgaans de nabije toekomst overschatten en de verre toekomst onderschatten. Zijn gedachten resoneren goed met de huidige perceptie van ontwerpautomatisering.
In de jaren tachtig nam ik deel aan de allereerste Finse "geïntegreerde CAD" -projecten, waarbij de architect, de bouwkundige, HVAC- en elektrotechnici CAD-bestanden uitwisselden in plaats van blauwdrukken. We gebruikten minicomputers, die ongeveer evenveel rekenkracht hadden als de huidige laserprinter. Toch waren we in staat om ontwerptaken te automatiseren.
Ons vlaggenschipproject was het grootste kantoorgebouw in Scandinavië. Het ontwerp bestond uit repetitieve vloereenheden en was dus ideaal voor primitieve ontwerpautomatisering. We zouden bijvoorbeeld wijzigingen kunnen aanbrengen in enkele basiseenheden en de updates kunnen verspreiden over de verdiepingen en blokken van het gebouw. Het was een enorme tijdwinst als je het vergelijkt met het handmatig een aantal keren uitvoeren van dezelfde bewerking tot tientallen tekeningen.
De ontwerpers van vandaag hebben tools die veel meer en veel sneller kunnen. Nieuwe technologieën versnellen niet alleen ontwerptaken, ze kunnen ook volledig nieuwe waarde creëren voor klanten, ontwerpers, aannemers en fabrikanten.
Parametrisch ontwerp
De automatisering van onze jaren 80 zou scripting kunnen worden genoemd – routines die een reeks opdrachten gebruiken om een taak uit te voeren. Tegenwoordig hebben we een overvloed aan concepten die betrekking hebben op ontwerpautomatisering. Ze omvatten parametrisch, associatief, algoritmisch, computationeel, generatief ontwerp en andere.
De rode draad tussen de nieuwe concepten is het gebruik van parameters om de kenmerken van een designobject te definiëren. Parameters zijn doorgaans afmetingen, hoeveelheden en andere fysieke kenmerken. Parameters kunnen ook verband houden met kosten, tijd en materiaalkwaliteiten. Parameters kunnen beperkingen en associaties met elkaar hebben.
De kracht van parametrisch ontwerp wordt duidelijk met het gebruik van digitale tools waarmee we geometrieën kunnen verkennen met behulp van algoritmen. Herhaalbare, vrij eenvoudige regels die parameterwaarden gebruiken voor invoer om de geometrie van een constructie te wijzigen, kunnen onvoorziene vormen creëren. Algoritmisch ontwerp heeft andere toepassingen bij het ontwerpen van vloerindelingen, gevels en zelfs stadsplannen.
Shajay Bhooshan , Senior Associate bij Zaha Hadid Architects, vertelde me in een interview dat computationeel ontwerp niet alleen gaat over architectonische vormen: “Wij geloven dat het moderne, ingewikkelde leven een complexer ontwerp vereist. Onze omgevingen moeten zich aanpassen aan snelle veranderingen, en parametrisch ontwerp maakt het mogelijk. We willen dat de gebouwde omgeving een afspiegeling is van de natuurlijke omgeving. "
Parametrisch ontwerp gaat hand in hand met digitale fabricage. Computationeel ontwerp en robotica maken massa-aanpassing mogelijk. Een robot maakt zonder extra kosten één of honderd kopieën van hetzelfde object.
Generatief ontwerp
Wat gebeurt er als je de computer de waarden van parameters van het algoritmische model zelf laat wijzigen? Het kan in zeer korte tijd duizenden parametercombinaties testen.
De generatieve ontwerpbenadering creëert een reeks alternatieven die u kunt evalueren in termen van tonnage, aantal stuks, oppervlakten, kosten, warmtebehoud, enzovoort.
Het experimentele onderzoeksproject van Joel Simon , genaamd Evolving Floor Plans , onderzocht speculatieve, geoptimaliseerde plattegronden. Hij gebruikte de ruimte-indeling van een basisschool als uitgangspunt. Hij doorliep het door zijn generatieve ontwerpsoftware die er bijvoorbeeld op gericht was de verkeersstroom tussen klassen te minimaliseren of de brandvluchtpaden te minimaliseren.
Het resultaat was een lay-out die er "organisch" uitziet – totaal anders dan het originele rechthoekige ontwerp. Volgens Dezeen.com beweert Simon dat zijn tool kan worden gebruikt om gebouwen te “veredelen”, met behulp van digitale technologieën, zoals 3D-printen.
Machine Learning toevoegen
Kunstmatige intelligentie en machine learning hebben de krantenkoppen gehaald, maar tot nu toe hebben we geen commerciële doorbraken in de bouwsector gezien. In combinatie met parametrisch en generatief ontwerp zullen ze uiteindelijk een totaal nieuwe speeltuin creëren voor ontwerpers, bouwers en eigenaren van gebouwde omgevingen.
Machines kunnen data uit bestaande ontwerpen, live data uit gebouwen en omgevingen, en biometrische en gedragsdata van mensen in de gebouwde omgeving gebruiken.
Kunstmatige intelligentie helpt bij optimalisatie, maar ook bij het automatiseren van het hoofdwerk. In 2018 interviewde ik Sweco's Mauri Laasonen en Ricardo Farinha . Ze experimenteerden met machine learning bij het ontwerp van een kleine energiecentrale. Na het leerproces was de machine in staat om automatisch de verbindingen van het constructiemodel van de fabriek te ontwerpen. Het ontwierp 77% van de verbindingen met succes zonder menselijke tussenkomst.
Kunnen bots een menselijke ontwerper vervangen? Ik heb er vertrouwen in dat het zal gebeuren op een aantal specifieke gebieden van ontwerp en constructie.
Meer keuze
In de jaren tachtig leerde een van mijn oudere collega's dat de architect om de klant tevreden te stellen, drie alternatieve eerste ontwerpen moest presenteren. Een van hen zou gebrekkig moeten zijn, een zou in orde moeten zijn en een zou prachtig moeten zijn. De architect moet dan zijn kaarten spelen, zodat de klant de laatste kiest. Helaas is dat niet altijd gebeurd.
Computationeel ontwerp kan oneindig veel alternatieven bieden tegen dezelfde kosten als traditionele, gestandaardiseerde productie. Het ontwerpteam kan een groot aantal factoren gebruiken om de levenscyclusprestaties van de alternatieven te evalueren. Feedbackgegevens kunnen het ontwerp verder verbeteren.
In de jaren tachtig vreesden veel architecten dat het gebruik van CAD zou leiden tot fantasievolle, mechanische architectuur. Terugkijkend leidden onze tools destijds niet tot een bepaald soort architectuur. Het was andersom. Door de architectuur konden we technologie efficiënt gebruiken. Het huidige computationele ontwerp verandert echter de architectonische expressie radicaal.
De toekomst
Indien verstandig gebruikt, zouden ontwerpautomatisering en AI moeten leiden tot betere gebouwen en omgevingen. Ontwerpers kunnen beter rekening houden met het toenemende aantal factoren die van invloed zijn op de investeringskosten en de levenscycluswaarde van hun ontwerp.
Machinaal leren van menselijk gedrag en sensorgegevens zal ontwerpers feedback geven die toekomstige ontwerpen verbetert. Klanten kunnen weloverwogen beslissingen nemen op basis van een rijke set gegevens.
Ik denk dat computationeel ontwerp uiteindelijk de beroepen zal veranderen. Ontwerpdisciplines zullen samensmelten en ontwerp en fabricage zullen nauw met elkaar verbonden zijn. Ontwerpers zullen fabricage beter moeten overwegen en begrijpen dan nu.
Computationeel ontwerp zal zich verspreiden naar gebieden buiten speciale constructies en unieke gebouwen. Hoogvolume woningen zijn vooral rijp voor ontwerp- en constructieautomatisering.
Mijn voorspelling is dat we "meta-designers" gaan zien. Het zijn teams van architecten, ingenieurs, programmeurs, economen, gedragsspecialisten en andere professionals die het ontwerpproces en de automatisering van een specifiek project of gebouwtype ontwikkelen. AI-gestuurde algoritmische systemen zorgen voor een groot deel van het werk van de traditionele ontwerper.
Ik ben het eens met de gedachten van Shajay Bhooshan: “Architectuur bestaat niet in een luchtbel. Robotica, 3D-printen, AI, big data, enzovoort, zullen een impact hebben op de industrie. Ontwerp kan niet simpelweg een kwestie van intuïtie zijn bij het oplossen van complexe problemen. "
Via: AEC