Nella nuova release di casa Autodesk, sono stati introdotti nuovi strumenti tra cui la possibilità di utilizzare algoritmi di Generative Design. Scopriamo come funziona.

Come già introdotto all’interno del mio PODCAST, il Generative Design è un tema studiato ed implementato in vari settori da diverso tempo che prevede l’integrazione uomo-computer nella definizione dei progetti attraverso l’identificazione di criteri e regole.
In pratica, il progettista definisce l’obiettivo del processo e la macchina esegue una serie di operazioni per raggiungere quell’obiettivo.

In ambito AEC, il Generative Design può venir utilizzato per coadiuvare il progettista nel concept preliminare, permutando idee e soluzioni compositive tramite un dataset autogenerato sulla base dei criteri imposti dalla commitenza.
Quindi, ad oggi, il progettista mantiene il compito di selezionare le proposte che la macchina elabora e/o correggere i criteri inseriti in modo da modificarne l’output digitale.
E’ facile immaginare, in un prossimo futuro, che questo passaggio iterativo possa risolversi con algoritmi di Machine Learning che apprendono, di volta in volta, durante l’utilizzo continuativo da parte del progettista-utente, gli stili, i gusti e quindi le soluzioni più vicine al carattere rappresentativo preferito.

L’utilizzo del Generative Design all’interno di un workflow operativo, attraversa diverse fasi, tutte implementabili con algoritmi differenti.
Una schematizzazione proposta da Autodesk vede i seguenti steps:

  1. GENERATE: In questo stage, vengono generate le opzioni progettuali sulla base dei criteri e regole dell’utente
  2. ANALYZE: Le soluzioni implementate nello step precedente, vengono analizzate in base agli obiettivi definiti dall’utente;
  3. RANK: Sulla base dell’analisi precedente, le proposte vengono valutate e ordinate;
  4. EVOLVE: il processo, sulla base del ranking, valuterà eventuali ulteriori sviluppi necessari
  5. EXPLORE: il progettista valuta le proposte generate
  6. INTEGRATE: il progettista integra ed utilizza la proposta (o le proposte) considerata ottimale.

Esistono varie funzioni implementative degli algoritmi di Generative Design in casa Autodesk in base alle modalità con cui l’utente decida di sfruttare questa capacità “creativa”:

  • RANDOMIZE: si chiede alla macchina di “creare” delle soluzioni completamente casuali considerando autonomamente input e criteri variabili;
  • OPTIMIZE: la macchina eseguirà delle generazioni e selezionerà, in base ai criteri definiti dall’utente, i prodotti più che rispondono a tali requisiti;
  • CROSS PRODUCT: la macchina esegue delle permutazioni esaustive sulla base degli input dell’utente;
  • LIKE THIS: la macchina esegue piccole variazioni basandosi su una proposta già accettata dall’utente

All’interno di REVIT 2021, limitatamente agli utenti che hanno una sottoscrizione AEC Collection, Autodesk offre alcuni strumenti basati su questi algoritmi.
Ad oggi sono inclusi tre modalità di studio:

  • Three Box Massing: permette di valutare la permutazione di tre masse per analizzare l’interferenza e la contaminazione visiva spaziale, seguendo i parametri volumetrici.
  •  Workspace Layout: permette di creare configurazioni di organizzazione di scrivanie all’interno delle stanze, tenendo in considerazione la presenza di porte, finestre e pilastri e calcolando i parametri di distanza dalle vie di fuga, esposizione finestrature, ecc.  
  • Optimize Window Views: permette di generare punti di vista all’interno del modello e valutare la qualità della visibilità esterna da ciascun punto. 

Autodesk promette di implementare sempre più modelli di applicazione di questo tipo, lasciando comunque all’utente la possibilità di espandere le potenzialità di usabilità tramite il linguaggio Dynamo presente all’interno di Revit.