Si alguien te dijera que es posible aplicar la estrategia de la evolución de las especies en la arquitectura, ¿lo creerías? Continúa leyendo y conoce la aplicación de algoritmos genéticos en la arquitectura desarrollados por John Frazer en 1960 para ofrecer soluciones creativas e innovadoras.
Antes de saber la relación de los algoritmos genéticos (AGs) con la arquitectura, debes conocer su significado y funcionamiento. En 1960 John Holland realizó este planteamiento para analizar los procesos de la naturaleza y descubrir la manera de aplicarlos en sistemas de tecnología, no solo quería resolver problemas concretos.
Ve el video sobre: ¿Qué es un algoritmo genético?
En su libro “Adaptation in Natural and Artificial Systems” explica la computación evolutiva y la teoría de esquemas empleada para desarrollar múltiples proyectos de algoritmos genéticos.
Algoritmos genéticos
A partir de 1980 se vio la aplicación de los algoritmos genéticos en distintos ámbitos como la ingeniería, sectores empresariales, bolsa de valores, biología molecular, química, diseño espacial y de aeropuertos, entre otros. En este artículo te explicaremos específicamente la aplicación de los algoritmos genéticos en la arquitectura y tres proyectos relacionados con el sistema generativo.
Tanto seres humanos como la naturaleza conviven y emplean los mismos recursos, incluso en el área de arquitectura se usa como fuente de inspiración la naturaleza. El hombre se encarga de plasmar la arquitectura teniendo en cuenta el medio ambiente.
La aplicación de los algoritmos genéticos en la arquitectura comenzó en los 60 con el libro “An Evolutionary Architecture” de John Frazer, el cual expone la relación de los procesos evolutivos y la arquitectura, también conocida como “arquitectura evolutiva”.
La propuesta de John Frazer fue desarrollar un prototipo digital, ya que define la arquitectura como especie de vida artificial que está sujeta a cambios por el proceso de distribución espacial de células y las fuerzas que intervienen.
En España el Grupo de Ensayo, Simulación y Modelización de Estructuras de la Universidad de Alicante gestionó un proyecto sobre arquitectura genética por medio de diagramas Voronoi, es una iniciativa que expone la importancia de la aplicación de algoritmos genéticos en la arquitectura.
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¿Cómo funcionan?
Descubre el funcionamiento de los algoritmos genéticos según 4 pasos fundamentales:
Proceso 1
Se codifica un conjunto de soluciones (fenotipos) para un problema en concreto. A través de esta codificación se puede realizar el cruce y mutación de los algoritmos genéticos.
Proceso 2
En este proceso son clasificadas el conjunto de soluciones según la aptitud (fitness), la cual será analizada y se escogerán los algoritmos genéticos con mayor capacidad resolutiva del problema.
Proceso 3
Por consiguiente, se realiza un cruce y mutación de los algoritmos seleccionados. El objetivo de este procedimiento es obtener un nuevo conjunto de soluciones con mejores aptitudes.
Proceso 4
Finalmente, se realiza una evaluación de la población hasta obtener varios algoritmos que logren solucionar el problema. No obstante, si no se consigue los resultados se deberá realizar una iteración a partir del proceso 2.
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¿Qué es el diseño generativo y paramétrico? – Algoritmos genéticos
En primer el lugar, el diseño generativo se basa en desarrollar modelos a través de software que tengan en cuenta la evolución de la naturaleza y criterios como fuerzas, distribución espacial y la temperatura del medio ambiente.
La finalidad del sistema generativo es obtener numerosos diseños a través de algoritmos genéticos. Con la frase de Lars Hesselgren obtendrás mayor comprensión del diseño generativo:
“Generative design is not about designing the building. It’s about designing the system that builds a building”.
Aprende sobre los algoritmos genéticos en Python con este tutorial
Por otro lado, el diseño paramétrico a través lenguajes de programación como Python o herramientas como Rhinoceros y su plug-in Grasshoper se encargan de manipular los algoritmos para conseguir diseños geométricos inteligentes y adaptables según los parámetros.
Un edificio tiene dos vidas. La que imagina su creador y la vida que tiene. Y no siempre son iguales. Rem Koohaals
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Los mejores proyectos sobre aplicación de algoritmos genéticos en la arquitectura.
Conoce tres ejemplos relacionados con la aplicación de algoritmos genéticos en la arquitectura:
Estación de metro Lidabashi en Japón por el arquitecto Makoto Sey Watanabe.
En este caso el arquitecto Makoto Sey Watanabe tiene el objetivo de utilizar medios digitales para crear nuevas ideas sobre las restricciones y las condiciones de diseño en la estación de metro Lidabashi a través de la aplicación de algoritmos genéticos en la arquitectura. El proyecto de la estación de metro está documentado en un trabajo del “The Induction cities”.
Además, se divide en varias fases:
- La primera fase de ensayo se realizaba una iteración de los modelos según la programación inicial para obtener un conjunto de soluciones. Teniendo en cuenta que los sistemas no podían diseñar todo el proyecto del metro Lidabashi.
- La segunda fase se comienza a desarrollar sistemas para diseñar ciudades.
- En la tercera fase se realiza el proyecto de web frame por medio de algoritmos genéticos. El web frame es una estructura tubular que se adapta a las limitaciones.
- La última fase corresponde al desarrollo de sistemas para obtener mejores poblaciones de soluciones ante las condiciones de la estación de metro Lidabashi.
Por otro lado, está la parte wing; es el área de ventilación donde se desarrolla la climatización de la estación de metro. En este caso se usó la dinámica estructural y las condiciones establecidas en el web frame (Condiciones duras y blandas) para obtener un conjunto de soluciones del sistema.
ArchiKluge de Pablo Miranda Carranza
En el segundo ejemplo el proyecto conocido como ArchiKlugle, definido como “algoritmos genéticos que transforman diagramas en la arquitectura”. Fue desarrollada con Java por Pablo Miranda Carranza, el cual expone la importancia del diseño generativo en la arquitectura.
En el ArchiKlugle se codifica un número de población al azar, los cuales se reproducen, mutan y combinan. Posteriormente, evoluciona a un fenotipo donde se evalúa la aptitud. Aprende a diseñar algoritmos en Generative Ways.
El algoritmo genético posee 1 bit de 64. También, se utiliza un algoritmo de ascenso, es decir, se escogen dos poblaciones y se cambian con individuos que tengan mejor aptitud, no obstante, deben ser descendientes.
El arquitecto del futuro se basará en la imitación de la naturaleza, porque es la forma más racional, duradera y económica de todos los métodos. Antonio Gaudí
Interpretación de los niveles de consumo energético de http://generativeways.com/wp-content/uploads/2017/03/demo4new-5.jpga Caldas y Leslie Norford
En el último ejemplo se utilizó como modelo la escuela de arquitectura de Oporto y tiene la finalidad de encriptar el proyecto en un sistema de diseño generativo. Se emplearon algoritmos genéticos y herramientas como el GenOPT y DOE-2.1E.
El principal propósito de este proyecto en el ámbito técnico y empresarial es reducir el consumo día tras día de energía y crear un diseño sustentable, con el cual se pueda ahorrar una cantidad significativa de capital.
Te recomendamos leer el post sobre “Realidad aumentada ahora en tus diseños de Grasshopper y Rhinoceros”.
Se usaron los dos programas mencionados anteriormente para desarrollar los algoritmos genéticos y crear un análisis sobre como el diseño generativo puede ayudar a encontrar problemas de diseño y soluciones optimizadas en diferentes ubicaciones de la infraestructura y adaptarse a la temperatura.
En este contenido encontrarás información útil sobre la aplicación de algoritmos genéticos en la arquitectura. Te recomendamos seguir en redes sociales a SEED Estudio, una empresa que se dedica a desarrollar soluciones en la intersección del humano, arquitectura, objetos, naturaleza y tecnología.
