Nota del Editor, Tricia Wang: El siguiente paso en nuestra Co-diseñar máquinas con la edición es Che-Wei Wang, (@sayway), es un diseñador y arquitecto que co-corre CW&-, un estudio de diseño con Taylor Levy. En este post, que contempla la razón por ingenieros y arquitectos tendrán que ser más como etnógrafos con diseño generativo. Él le pregunta si es posible convertir los datos etnográficos en datos cuantitativos como entrada algorítmica. He admirado mucho la capacidad del Che-Wei para traer una calidad poética de la naturaleza profundamente matemática de su trabajo ya sea en la arquitectura o el diseño de productos queridos como Un Tipo Lapicero y Tipo Lapicero B. Él es actualmente un artista en residencia Autodesk. Más reciente, la Colectiva Feria de Diseño destacado CW&-'s diseños, seguido de un artículo escrito sobre su trabajo en Buena caza.
El flujo de trabajo de diseño tradicional está recibiendo un impulso turbo de algoritmos (no se preocupe. Los robots no están asumiendo el control…aún). Con los nuevos tipos de procesos de diseño generativo como algoritmos genéticos, el papel del diseñador está cambiando de la tradicional, enfoque de arriba abajo del dibujo ideas en papel, en un enfoque de sistemas. Los diseñadores tradicionalmente boceto y desarrollar ideas intuitivamente. Con un algoritmo genético, en vez de imaginar una solución de diseño, el diseñador desarrolla un criterio de aptitud y engatusa el algoritmo hacia un diseño final.
Como los algoritmos y los datos se convierten en herramientas fundamentales para un flujo de trabajo de diseño, etnografía tendrá que formar parte del proceso de. Ingenieros, diseñadores, los científicos de todo necesita para convertirse en etnógrafos. Los mejores taxistas saben cómo trabajar con la navegación GPS. A veces tienes que "truco" el algoritmo para obtener el mejor resultado.
Soy un artista y diseñador con experiencia en la arquitectura. Actualmente estoy enseñando un estudio en el Pratt Institute Escuela de Arquitectura que está tratando de integrar los algoritmos genéticos en el proceso de diseño de una manera significativa. Empecé a enseñar esta clase principalmente como una reacción a todo el altamente adornado trabajo de diseño generativo que he visto en la última década. Estos algoritmos son fetichizada y se han utilizado para generar formas altamente articulados como rascacielos swoopy con ventanas que varían en forma y tamaño a lo largo de la fachada. La pregunta que siempre me viene a la mente es…A que final?
Los acontecimientos recientes en el software han comenzado a cambiar los procesos de diseño generativo de incorporar factores ambientales como la radiación solar y fuerzas estructurales para crear la geometría más funcional. Pero, la pregunta sigue siendo…¿Qué otras fuerzas y factores deben estar vinculados en el proceso de diseño generativo para crear diseños que responden a un sitio o una condición de una manera significativa?
Los diseñadores han sido tradicionalmente entrenados para llevar a cabo la investigación, esboce ideas, refinar las ideas moviendo entre el boceto, modelado por ordenador, y prototipos. El diseñador de este flujo de trabajo tradicional hace todo el procesamiento de datos en su cabeza. Como algoritmos son cada vez más parte de nuestro flujo de trabajo, los datos tendrán un efecto más directo sobre el resultado de diseños.
¿Cómo serán los algoritmos de cambiar el proceso de diseño? ¿Cómo se necesitan diseñadores para cambiar su forma de pensar para tomar ventaja de los algoritmos? ¿Cómo funciona la necesidad de cambiar el diseño?... En primer lugar quiero decir que lo que es diseño generativo, y luego dar un ejemplo, y le dirá algunas reflexiones que estoy teniendo al respecto y datos etnográficos.
Qué es el diseño generativo? Y los algoritmos genéticos?
diseño generativo es amplio término que abarca cualquier proceso de diseño de algoritmos que implica en el proceso de diseño. A menudo se utiliza para diseñar formas complejas y formas optimizadas en relación con las fuerzas, la radiación solar, y varios datos que pueden influir en el diseño.
Tengo un gran interés en algoritmos genéticos (Georgia) y su uso en el proceso de diseño. GA es un algoritmo que se desarrolla una solución optimizada partiendo de una población aleatoria de soluciones posibles, y genera nuevas soluciones basadas en las mejores soluciones de cada generación. Es un algoritmo ampliamente aplicable porque todo lo que necesita es una población al azar, unos criterios de aptitud para poner a prueba en contra, y alguna mutación en cada generación, por lo que sigue evolucionando a través de generaciones.
He aquí un ejemplo de algoritmos genéticos – mi diseño potencia de la bicicleta
El flujo de trabajo actual del uso de un paquete de software de diseño generativo como Dreamcatcher (Investigación de Autodesk) consistirá en dar con un espacio de diseño con parámetros, la ejecución de un algoritmo, y la elección de las iteraciones que genera el algoritmo. En esencia, el algoritmo genera una forma de la nada en base a un criterio de aptitud que ha configurado.
Tomemos, por ejemplo, este potencia de la bicicleta que diseñé en Dreamcatcher. Los problemas que necesitan ser resueltos en torno a un diseño de potencia de la bicicleta es relativamente fácil de definir. Se necesita para soportar las fuerzas en juego y que quiere ser optimizado para ser lo más ligero posible. en Dreamcatcher, especifica "puertos" (geometría que el algoritmo generativo necesita conectarse a) y "obstáculos" (áreas que el algoritmo generativo debe evitar). Una vez que ha declarado en sus puertos y obstáculos, se puede aplicar fuerzas a sus puertos. En el caso de una potencia de la bicicleta, existen directrices de la ISO para las pruebas de bicicleta tallos, así que los utiliza para calcular las fuerzas en Dreamcatcher. Aparte de aquellos parámetros principales, hay varias otras variables de pellizco que en gran medida influir en el resultado del diseño generativo. Así que no es tan simple como la configuración de los parámetros y hacer clic en OK. Se necesitan muchos ensayos de ajustar los parámetros para lograr el diseño de una satisfactoria. Podría proporcionar una solución que cumple con todos los criterios que ha establecido, pero no puede tener las proporciones adecuadas, o podría colocar la geometría en lugares que nunca imaginaste. Con el tiempo, He aprendido cómo el algoritmo responde a los cambios que realice, para que pueda dirigir el diseño.
Elegí una potencia de la bicicleta, ya que tiene un par de entradas que conducen a un resultado tangible. Tiene el potencial para aceptar más entradas si tuviera que personalizarlo para las condiciones de conducción más específicas / estrechas. Es importante tener en cuenta que los algoritmos no son buenas para el diseño de todo…aún. Y las computadoras son muy tonto. Sólo se sabe lo que le indica. Así que los datos que de entrada es crucial para el resultado del diseño. Los algoritmos genéticos son buenos para resolver problemas con un criterio de fitness bien definidos (lo que quiere el diseño que se puede hacer) y un gran espacio de soluciones (un montón de posibles diseños que cumplen los criterios mínimos)
Si nos vamos a ir a través de una la ruta tradicional de diseñar una potencia de la bicicleta, nos gustaría esbozar un montón de posibles "nuevos" diseños. Refinar unos diseños en CAD. Prototipos de unos pocos para probar el rendimiento y repita hasta que sentimos que tenemos algo que nos gusta.
Una potencia de la bicicleta tiene limitaciones y criterios fácilmente cuantificables. Pero imaginar un proceso generativo aplicado al diseño de un edificio. En lugar de unos pocos simple conjunto de fuerzas y unas singulares criterios de aptitud, un edificio tiene un sinnúmero de fuerzas físicas y metafísicas que deben tenerse en cuenta al servir y atender a múltiples deseos y necesidades. El clima actual de la producción de los procesos de diseño generativo en arquitectura es una mezcla de ornamento hiper, fuerza impulsada optimización topológica, y la optimización de la radiación solar. Yo todavía no he visto ningún algoritmo en los datos de uso del diseño arquitectónico derivadas del contexto cultural del sitio de un edificio.
Por eso creo que los algoritmos genéticos es un gran cambio para el diseño de tales:
En este momento, estamos en una intersección crucial entre la creciente dependencia de los algoritmos, amplia disponibilidad de datos, y potencia de cálculo. Los tres ingredientes clave se están convirtiendo en la corriente principal por lo que es importante pensar en cómo incorporamos los tres en el proceso de diseño y sentar precedentes.
Aquí hay dos maneras que creo diseño generativo pueden beneficiarse de más datos etnográficos.
1. La creación de mejores entradas de datos – la búsqueda de los datos que más importa
El reto al que nos enfrentamos ahora es averiguar qué datos se utiliza como insumos para los algoritmos. Se está convirtiendo en más fácil de incorporar datos fácilmente cuantificables y fácilmente disponibles, pero los factores humanos son a menudo difíciles de cuantificar e incorporar.
Los proyectos a menudo utilizan los datos que está disponible en lugar de datos que es relevante. Todavía estamos nadando en la novedad de grandes volúmenes de datos. Hemos utilizado los datos, pero no estamos examinando se. Tomamos lo que está disponible y lo aplicamos como si fuera la verdad y como si fueran las únicas cosas que importan. Si un edificio está construido para servir a una comunidad, ¿cómo puede la disposición de los espacios y la geometría de la fachada se ha diseñado en respuesta a las necesidades y deseos de una comunidad?
2. Encontrar la mejor solución – ayudar al diseñador realizar la selección
en el diseño, "Mejor" es subjetiva, y no puede simplemente basarse en datos fácilmente cuantificables. Por ejemplo, para diseñar la mejor potencia de la bicicleta, usted tiene que entender las necesidades de un ciclista individual en términos de rendimiento, estética, seguridad, el uso de materiales, restricciones de fabricación, estilo de conducción, moda, etc. No es tan simple como que aplican fuerzas después de todo.
Siempre hay datos que no es cuantificable – si usted está hablando con la gente, no 100% de cada interacción se puede convertir en datos. Como un ser humano que ha visitado un sitio, empapado en el medio ambiente y comprendido el problema con su 5 sentido, usted tiene más conocimiento que el algoritmo – así que hay que tomar una decisión a veces para ayudar al algoritmo o el algoritmo puede ayudarle. Es hasta el diseñador para seleccionar y configurar el algoritmo para llegar a una solución.
La interfaz de usuario de diseño generativo está evolucionando rápidamente para tomar ventaja de la potencia de cálculo. Así, los datos de entrada y el software le dará un montón de soluciones de trazado en un gráfico, podrás ayudar a la algoritmo haciendo una selección del manojo. Puede ser que sea fácil pensar que el trabajo del diseñador es simplemente hacer una selección, pero la selección de entradas de datos tiene mayor importancia para el resultado del diseño.
Cuál es el papel del diseñador en todo esto?
El diseñador se convertirá en más de un generalista – el algoritmo se iterando y prueba de miles de posibles diseños de millones de veces más rápido que un humano. Sin embargo, el algoritmo es sólo tan buena como sus entradas y los criterios de aptitud. Los diseñadores del futuro serán menos como pilotos de avión y más como controladores de tráfico aéreo.
Los diseñadores tienen que ser generalistas saber lo suficiente sobre todos los insumos que necesitan para entrar en el diseño. No pueden ser ciego a los datos y asumir que es correcta. Este es un problema difícil de combatir porque los usuarios actuales de diseño generativo tienden a ser expertos de un dominio específico por lo que están utilizando los datos conocidos en lugar de los datos correctos – por ejemplo, un ingeniero de estructuras tomará datos de la fuerza para llegar a una solución estructural para un edificio, pero no ve cómo las influencias de la estructura de cómo la gente se mueve a través del edificio, que a su vez afecta a los espacios sociales en el edificio.
Avanzando:
Para ser claro, No estoy abogando por la sustitución o la erradicación de la autoría del proceso de diseño. Todavía hay un poco de arte a un proceso de diseño generativo. Es un algoritmo con el conjunto adecuado de los insumos y los criterios de aptitud puede proporcionar miles de soluciones optimizadas. Creo que esta tendencia es similar a la forma en que la fotografía ha evolucionado. Solíamos pasar la mayor parte de nuestro tiempo la creación de la escena para tomar algunas fotos porque la película era relativamente caro. Ahora que disparar miles de fotos para ser editado en otro momento. diseño generativo ofrece un nuevo enfoque redactor como para diseñar.
importante decisión de diseño se adoptan sin los mejores conjuntos de datos – sin contexto completo, a menudo sólo en lo que está disponible. Tenemos que pensar más etnográficamente para construir nuestros propios conjuntos de datos que son más granular y significativa para el contexto del diseño. El gran obstáculo es que llegar a un proceso que convierte la investigación etnográfica en datos cuantificables por lo que los datos podrían ser utilizados en los algoritmos.
Creo que el problema al que nos enfrentamos es la velocidad a la que los algoritmos están siendo adoptadas en todos los procesos de finanzas y diseño. La velocidad de adopción es más rápido que sabemos cómo utilizar algoritmos – por lo que están luchando – nos encontramos con los datos y la usamos. Los que utilizan los datos no están creando los datos o examinar los datos suficientes. Estamos en busca de los datos antes de hacer la pregunta correcta.
Si podemos encontrar una manera de incorporar datos significativos en un proceso de diseño generativo, diseño podría tener la oportunidad de hacer del mundo un lugar mejor.
Este artículo es parte de la Co-diseñar con máquinas Edición. Leer otros artículos en esta edición.
Al igual que lo que está leyendo? Materias de la etnografía es un sitio dirigido por voluntarios sin publicidad. Estamos encantados de que siga siendo así, Pero necesitamos tu ayuda. No necesitamos sus donaciones, sólo queremos que usted separe la palabra. Nuestra recompensa para el funcionamiento de este sitio está viendo personas repartidas nuestros artículos. Únase a nosotros en gorjeo, tweet acerca de los artículos que usted tiene gusto, compartirlos con sus colegas, o convertirse en un colaborador. También unirse a nuestro Slack tener discusiones más profundas sobre las lecturas y / o de conectarse con otras personas que utilizan la etnografía aplicada; usted no tiene que tener ninguna formación en la etnografía para unirse, damos la bienvenida a todas las personas humanas centradas desde diseñadores a los ingenieros.
Trackbacks / Pingbacks
[…] Fuente: Algoritmos conscientes: el nuevo papel del diseñador en diseño generativo | Cuestiones Etnografía […]
[…] diseñador sería menos como piloto de avión y más como controlador de tráfico”.- Che-Wei Wang (un diseñador de productos, arquitecto y una […]
[…] convertir cada experiencia de diseño en un proyecto de aprendizaje de máquinas. Como diseñador de Nueva York Che-Wei Wang escribió en los asuntos Etnografía blog de diseño: “Siempre hay datos que no es cuantificable […]