Nos encontramos habitando una realidad donde el Internet de las cosas (IoT) ya es una parte integral de nuestras vidas, aunque a veces no seamos conscientes de ello.
Detrás de nuestra interacción cotidiana con dispositivos inteligentes y tecnología conectada, se esconde una red sofisticada de intercambio de información que impulsa el mundo moderno. En este entorno digital, los sistemas de Big Data desempeñan un papel crucial. Diariamente, enormes cantidades de datos son capturados, almacenados y analizados para extraer información valiosa y conclusiones significativas, principalmente para el diseño de productos cada vez más adaptados a las necesidades y deseos de las personas.
Hace tan solo una década, hubiera sido impensable tener la capacidad de sintetizar y procesar esta cantidad masiva de información de manera tan rápida y eficiente como lo hacemos ahora. La evolución tecnológica ha permitido que lo que antes parecía ciencia ficción se haya convertido en una realidad tangible, y, aun así, esto es solo el comienzo.
La inteligencia artificial (IA) se ha establecido como una fuerza disruptiva en diversos sectores, incluida la arquitectura. Y es que sumada a la gran cantidad de información que se puede almacenar, los algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), han demostrado su capacidad para aprender tareas y procedimientos, en muchísimos casos, superando el desempeño humano.
Concretamente, las redes neuronales son una de las herramientas más poderosas y fascinantes utilizadas por los softwares para interpretar, conectar y conjugar información. Estos algoritmos, inspirados vagamente en la estructura del cerebro humano, han revolucionado la forma en que las máquinas procesan datos y toman decisiones.
Las redes neuronales funcionan mediante una red interconectada de nodos o unidades. Cada nodo procesa información y transmite señales a otros nodos, lo que permite que la información fluya a través de la red en una serie de capas. Esta arquitectura se asemeja a la forma en que nuestras propias neuronas trabajan en conjunto para procesar información compleja.
Lo que hace que las redes neuronales sean tan poderosas es su capacidad para aprender y adaptarse a partir de datos. Durante la fase de entrenamiento, el algoritmo se expone a una gran cantidad de ejemplos y se ajusta automáticamente para reconocer patrones y características importantes en los datos. Una vez que ha sido entrenada, la red neuronal puede aplicar este conocimiento adquirido para interpretar nuevos datos y realizar tareas específicas.
Esto significa un cambio de paradigma, ya que los softwares de IA en lugar de ser programados para tareas concretas, deben ser entrenados, usando para ello datasets, de cuya extensión y calidad depende su correcto funcionamiento.
Así es que nos encontramos en un momento único, en el que las computadoras pueden generar, pueden crear sus propias soluciones para nuestros problemas dejando de ser una mera herramienta de dibujo.
Sin dudas, si nos animamos a utilizar esta nueva tecnología como nuestro “asistente”, podremos expandir nuestr a capacidad, aumentándola para concebir y diseñar soluciones que superen nuestras limitaciones. La sinergia con la IA en nuestra labor conjunta, indudablemente, fortalecerá nuestras habilidades, y nos dará resultados innovadores.
Funcionamiento de la IA y su relación con el proceso proyectual en la Arquitectura: El nacimiento del diseño generativo
Ya tenemos claro que gracias al machine learning y al procesamiento del lenguaje natural (NLP), las máquinas pueden analizar grandes cantidades de datos, aprender patrones y tomar decisiones basadas en la información recopilada.
En el ámbito de la arquitectura, esta tecnología puede aplicarse proporcionando datos estratégicos a un software de diseño específico. Estos datos pueden incluir información sobre diferentes tipos de materiales y sus propiedades, diversos tipos de instalaciones con sus cálculos y diseños, planos de edificios existentes, datos climáticos según la orientación y ubicación geográfica, tipologías constructivas y referencias a movimientos artísticos históricos, entre otros.
Con esta información, el software de diseño utiliza varios algoritmos para analizar, combinar y probar diferentes alternativas, proporcionando como resultado las mejores opciones de diseño posibles. Esto puede enfocarse en maximizar el aprovechamiento de la superficie, obtener el proyecto más económico o una combinación equilibrada de ambos dando como resultado el proyecto más rentable.
A este proceso de diseño se le llama Diseño generativo, el cual abraza la colaboración entre la mente humana y la potencia computacional.
Los diseñadores inyectan sus metas de diseño en el software de diseño, especificando criterios esenciales como el rendimiento deseado, requisitos espaciales, materiales, métodos de fabricación y limitaciones de coste y el software explora todas las posibles combinaciones de una solución en un tiempo récord.
El software de diseño generativo, utilizando algoritmos avanzados, genera rápidamente una amplia variedad de alternativas que abarcan desde lo convencional hasta lo radicalmente innovador. Esta amplia gama de opciones proporciona a los diseñadores una base sólida para descubrir nuevas perspectivas y enfoques que probablemente antes no eran considerados.
Afortunadamente, esto presenta una revolución en la forma que abordamos el proceso de diseño, se nos abre la puerta a una exploración creativa sin precedentes y a soluciones altamente eficientes, lo que nos puede llevar a la materialización de diseños de vanguardia que antes sólo existían en la imaginación.
Realidades de la Era Aumentada: Programas existentes
Plan Finder:
Se trata de un plugin que funciona con Revit, Rhinoceros 3D y Grasshopper.
Está diseñado para asistir en la distribución de plantas de uso residencial.
Una vez dado el contorno exterior de un edificio o una planta y habiendo seleccionado diferentes características requeridas de cada unidad funcional, se generan automáticamente planos de distribución con diferentes opciones para elegir.
Si estamos trabajando en un proyecto de propiedad horizontal, este programa es un gran asistente que busca optimizar la distribución de espacios y nos da diferentes opciones en segundos.
Si bien, es probable que no elijamos copiar ninguna de estas resoluciones al 100%, es indudable que agiliza el proceso de prueba y análisis brindado diversas alternativas, incluso, muchas que no se nos habrían ocurrido.
Finch 3D:
Este software se encuentra en desarrollo pero es posible solicitar acceso para realizar pruebas.
Tal como en el caso anterior, está diseñado para asistir en proyectos de arquitectura residencial, creando distribuciones bastante óptimas, basadas en parámetros específicos.
El diseño generativo de este software permite realizar cambios instantáneos, por ejemplo, en la volumetría del edificio y que estos impacten en el momento, en la distribución de superficies y en las unidades funcionales, las cuales se ajustan automáticamente dando nuevas distribuciones en planta adaptadas a la nueva volumetría.
El sistema procesa miles de soluciones posibles en segundos ajustándose incluso a la normativa vigente, la cual uno debe cargar previamente.
De manera paralela nos brinda todas las estadísticas del proyecto en un lateral, lo que nos permite ir viendo cómo se modifica la superficie, la cantidad de unidades funcionales resultantes, la cantidad de ambientes de estas unidades funcionales, los metros cuadrados, entre otros parámetros.
Conjuntamente incorpora análisis de la huella de carbono y simulación de la luz natural.
Architectures
Este programa brinda la capacidad de crear diseños altamente personalizados de arquitectura residencial en cuestión de minutos.
Con él, es posible obtener planos en CAD, modelos en 3D BIM y un archivo Excel con el cómputo de materiales, todo siguiendo criterios establecidos previamente por el usuario, como ser normativas, consideraciones de emplazamiento, zonificación. Todo esto, en minutos.
La interfaz de usuario es intuitiva y fácil de usar por profesionales, ya que requiere mayor conocimiento técnico que los programas anteriores.
Al emplear este programa, los usuarios pueden obtener una comprensión clara del proyecto y evaluar diferentes variables simultáneamente, tales como costos, volumetría y resolución en planta.
Esto permite tomar decisiones de manera ágil y eficiente, lo que resulta en un proceso de diseño más efectivo y preciso.
Casos de productos diseñados con IA – Project Dreamcatcher
Project Dreamcatcher es una herramienta de diseño generativo desarrollada por Autodesk que permite a los diseñadores llegar a un óptimo resultado según las especificaciones que el usuario le da al programa, como ser las restricciones del diseño y los objetivos que quiere alcanzar.
Autodesk la está promocionando con enunciados emocionantes, tales como “la posibilidad de llegar al resultado perfecto en cada proyecto” o “La posibilidad de diseñar con Inteligencia Aumentada”.
Si bien no es posible probarla, seguramente por la cantidad de memoria que es necesaria para ejecutarla, podemos ver casos de objetos diseñados con esta IA.
En el caso de la estructura de este dron, las instrucciones para su diseño pueden haber sido algo similar a esto: Diseña el chasis de un dron aéreo, con cuatro hélices, lo más liviano posible y aerodinámicamente eficiente.
El programa exploró todas las opciones posibles, millones, según los criterios, devolviendo diseños pensados en un 100% por la IA.
Además, los prototipos diseñados pueden ser puestos a prueba con sensores, de modo que devuelvan a la IA una respuesta sobre cómo ha sido la experiencia durante su uso, y con esta nueva información modificarse a sí mismos en un nuevo y mejorado prototipo.
Otro es el caso de la Silla Elbo, también diseñada con dreamcatcher. Su estructura ha sido optimizada considerando el peso que debe soportar al tener a una persona sentada. El software utilizado fue capaz de predecir el número de piezas necesarias (10 en total) y el tipo de juntas requeridas.
El resultado es una silla elegante y escultural que fusiona la tecnología con materiales orgánicos. La utilización del diseño generativo en el proceso de diseño permitió maximizar criterios fundamentales como la ergonomía, las condiciones de carga y la estética. En comparación con el diseño original, la solución generativa lograda con Dreamcatcher presenta un 18% menos de volumen y reduce la tensión máxima en un impresionante 78.6%.
Posibilidades de la Era Aumentada: Programas por venir
Estamos siendo testigos del desarrollo y aplicación de programas de diseño generativo basados en inteligencia artificial (IA) que se aplican con éxito en el ámbito de la arquitectura residencial.
Esta tecnología está en constante evolución y su crecimiento en cortos períodos de tiempo es exponencial, lo que nos permite vislumbrar un futuro prometedor.
Es cuestión de tiempo para que surjan programas similares destinados a proyectos arquitectónicos más específicos, como es el caso de la arquitectura para la salud. Si bien es comprensible que aún no existan plataformas para este ámbito, el potencial está latente y solo aguarda que alguna empresa desarrolladora de softwares tome la iniciativa para materializarlo.
Conclusiones
Este artículo, fue escrito teniendo como asistente de redacción a Chat GPT, a efectos de mejorar su composición, y usando Leonardo.ai para la generación de varias de las imágenes.
Y debo decir que, a diferencia de los proyectos profesionales que he llevado a cabo a la antigua usanza, es decir, sin la intervención de una IA, en esta ocasión no experimento la misma satisfacción al concluir mi trabajo.
Surge una reflexión interna sobre mi percepción como única autora en este proceso de producción y no puedo evitar cuestionarme si de alguna manera me siento menos protagonista.
Esto me lleva a plantear una pregunta fundamental: ¿Cómo evolucionará este vínculo a medida que la IA se involucre aún más en los procesos del diseño arquitectónico? ¿Seguiremos siendo “los artistas” de un proyecto colaborando con la IA o acabaremos siendo los coautores, trabajando conjuntamente con esta tecnología?
De lo que sí no tengo dudas, es que gracias a nuestras capacidades aumentadas por la implementación del diseño generativo nuestro mundo sufrirá un cambio drástico.
Esto llevará a la arquitectura más allá de los límites tradicionales y hacia una visión más holística centrada en las necesidades de las personas y del medio ambiente, y por supuesto, hacia más belleza.
Y ese es un futuro que, definitivamente, merece ser anhelado.
Antonella Rossi es arquitecta, graduada de la Universidad de Buenos Aires, donde también realizó el curso de posgrado “Proyecto de Edificios para la Salud: Tipologías Contemporáneas”. Su interés por la arquitectura orientada hacia el bienestar y la salud la ha llevado a desempeñarse como Asesora en Arquitectura Hospitalaria en la Dirección Nacional de Arquitectura, perteneciente al Ministerio de Obras Públicas. Además, es una emprendedora al frente de su propio estudio. Durante su trayectoria profesional, ha colaborado activamente con reconocidos estudios de arquitectura para la salud, como Arquisalud y TSyA, lo que le ha permitido adquirir una amplia experiencia y conocimientos en el diseño de edificios destinados al cuidado y bienestar de las personas.
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