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El diseño generativo en la arquitectura y la construcción abrirá camino a la productividad

the acoustic ceiling in the University of Iowa’s Voxman School of Music concert hall, which was designed via generative design.

En la nueva era del diseño generativo aplicado a la arquitectura, ingeniería y construcción, los diseñadores y constructores utilizarán computadoras no solo para representar edificios, sino también para “cocrearlos”.

Antes de que existieran los navegadores GPS, si te perdías mientras estabas conduciendo, tenías que tragarte el orgullo y bajarte del coche para pedir indicaciones. Hoy, con la ayuda de la inteligencia innata de Google Maps o Waze, puedes dejar que una máquina calcule la mejor ruta y concentrarte en lo más importante: conducir.

Del mismo modo, en el caso de los arquitectos, ingenieros y contratistas, las computadoras les guiarán por el proceso de diseño y construcción, para que puedan centrarse en sacar adelante los proyectos y en crear fantásticos edificios.

Digital frente a computacional

¿Y qué comporta esa colaboración entre humanos y máquinas? Todo empieza por distinguir entre digital y computacional. Hoy en día, muchas cosas son digitales. Por ejemplo, encender o apagar un interruptor de luz inteligente en casa es digital. Pero programar esa luz para que se encienda cuando detecte que estamos en casa porque nuestro teléfono está en casa, o para que se apague cuando estemos a miles de kilómetros de distancia, es computacional.

Stan Allen, arquitecto y exdecano de la Escuela de Arquitectura de la Universidad de Princeton, comparaba una vez lo digital y lo computacional explicando que “lo digital es un estado, una condición, mientras que computación se refiere a procesos activos”.

A view of the Heydar Aliyev Center's sweeping curves while under construction.
Las complicadas curvas del Centro Heydar Aliyev de Zaha Hadid Architects se diseñaron utilizando los primeros motores de modelado geométrico basado en scripts. Foto cedida por Zaha Hadid Architects.

Los sectores del diseño y la construcción están cambiando rápidamente de lo digital a lo computacional, a medida que la “creación de datos” (con herramientas como el CAD o la fotografía digital) está dando paso al “uso de los datos”, por medio de computadoras que generan, procesan y aplican esos datos para obtener mejores resultados.

Utilizamos documentos digitales desde hace décadas, desde planos en CAD hasta hojas de cálculo. Pero con el uso de scripts en software de CAD y de macros en hojas de cálculo se ha podido consultar, procesar, e incluso generar, información de arquitectura, ingeniería y construcción (AEC) de formas completamente innovadoras. Ese es el proceso computacional activo al que se refiere Allen.

Los scripts dan origen a nuevas formas

Hace unos 20 años, los arquitectos comenzaron a usar una técnica llamada scripting (o programación) para capturar la geometría creada por las computadoras y manipularla de nuevas formas, dando origen a una nueva generación en el diseño y construcción de edificios. Las computadoras acabaron con la tiranía del ángulo recto y abrieron paso no solo al diseño, sino también a la construcción de nuevas formas y curvas.

Esos scripts originales impulsaron los programas disponibles en su tiempo, principalmente motores de modelado geométrico, como Autodesk AutoCAD y Rhino, e hicieron posibles diseños más complejos y ambiciosos, como el Centro Heydar Aliyev de Zaha Hadid Architects. Pero los scripts de hoy son algoritmos sofisticados que controlan una gama mucho más amplia de herramientas digitales empleadas en la construcción, y que ha dado lugar a una nueva estrategia: la construcción y el diseño generativos.

Acoustic panels for the Voxman School of Music's concert hall.
En la sala de conciertos de la Escuela de Música Voxman, se utilizaron scripts de diseño, tanto para crear prototipos como para indicar al constructor la geometría de los paneles y la secuencia de montaje. Foto cedida por LMN Architects.

Pero más importante aun que la tecnología de scripting, que aumenta la capacidad creativa de arquitectos y constructores, es la conexión entre los procesos de diseño y construcción que las herramientas generativas hacen posible.

Por ejemplo, la firma LMN Architects de Seattle estaba diseñando el techo de una nueva sala de conciertos para la Escuela de Música Voxman de la Universidad de Iowa, el cual debía servir, al mismo tiempo, de reflector acústico, de difusor de luz y aire y de elemento arquitectónico. Por medio de una serie de scripts de diseño generativo, los diseñadores crearon primero un prototipo y, a continuación, una pieza arquitectónica única que contemplaba todos los requisitos. Posteriormente, utilizaron esos mismos scripts para explicar al constructor la geometría y la secuencia de montaje necesarias para fabricar e instalar el techo.

De este modo, el constructor pudo transmitir la información calculada por los algoritmos generativos de LMN directamente a la planta de fabricación y garantizar una fidelidad absoluta al diseño de los arquitectos, al fabricar el sistema con la precisión de una computadora.

El techo acústico, que no podría haberse concebido ni creado con métodos tradicionales, es espectacular. En este caso, el enfoque generativo contribuyó a la creación del diseño y a la construcción del sistema físico.

Acoustic panels being installed at the Voxman School of Music.
En la Escuela de Música Voxman, el enfoque generativo ayudó a crear el diseño y a construir el sistema físico. Foto cedida por LMN Architects.

El diseño generativo en la obra

Los métodos generativos no solo son útiles en el estudio de diseño. En un proyecto de investigación dirigido por Dieter Vermeulen, llamado “Optimización de la posición de la grúa, para el que se utilizó la solución Project Fractal de Autodesk (llamada ahora Project Refinery), el constructor pudo elegir la mejor estrategia para el ensamblaje de un edificio creado con paneles prefabricados.

El algoritmo experimenta con diferentes posiciones del camión que transporta los paneles a la obra y de la grúa utilizada para posicionarlos en busca del proceso más eficiente. Para ello, tiene en cuenta el diseño del edificio, el peso de los paneles, la capacidad del equipo y la posición de los puntos de acceso, como, por ejemplo, las vías públicas. Es una coreografía compleja, pero los pasos de baile se pueden determinar computacionalmente mucho antes de que empiece la construcción real.

Aquí hay que considerar una serie de aspectos importantes: en primer lugar, el constructor, al crear un script generativo del proceso de ensamblaje, ha creado una memoria de construcción basada en su propia experiencia sobre cómo ensamblar mejor un edificio de hormigón; esa información es reutilizable y está disponible ahora para todos los miembros del equipo del proyecto.

A crane lifts precast panels while a construction worker looks on.
En el proyecto “Optimización de la posición de la grúa”, un algoritmo analiza variables del proceso de montaje, de manera que los constructores puedan elegir la mejor estrategia para el ensamblaje de un sistema de paneles prefabricados.

En segundo lugar, en vez de confiar únicamente en esa experiencia y criterio para tomar decisiones importantes sobre cómo usar el camión para suministrar los paneles y cómo usar la grúa para posicionarlos, el equipo de construcción puede probar distintos escenarios para optimizar el proceso. Y cada prueba, gracias a la representación digital del edificio y al cálculo del proceso generativo, es prácticamente gratis.

El equipo puede probar, literalmente, cientos de opciones para encontrar la colocación idónea. De hecho, el algoritmo generativo puede tanto “procesar” la simulación como medirla y, así, “encontrar” la mejor solución, dados los parámetros establecidos por el propio script generativo. La simulación computacional ha dejado el estudio de diseño y ha llegado a la obra.

Fórmulas para uso de la computación en la construcción

Igual de importante, no obstante, es que los constructores, durante la realización del proyecto y antes de que concluya la fase de diseño, puedan transmitir a los diseñadores esta memoria constructiva incluida en el script. La elección, en este caso, de un sistema de hormigón prefabricado tiene implicaciones importantes en el coste, el programa y la logística de construcción del proyecto, de las que los arquitectos podrían no ser conscientes mientras conciben el edificio. Es fácil imaginar lo eficiente que sería el diseño original si reflejase no solo la elección de un sistema prefabricado, sino también la mejor manera de construirlo.

En el futuro, los constructores pondrán a disposición de los diseñadores bibliotecas de scripts de construcción, que podrán aplicarse a toda una serie de problemas constructivos complejos y que permitirán a los diseñadores comprobar, en formato digital, si algo puede construirse ―en lugar de hacerlo en la obra, lo que supondría un costo mucho mayor―.

Los objetos digitales (como los paneles prefabricados) incluirán instrucciones computacionales que indicarán no solo las dimensiones, peso y puntos de conexión, sino también de qué forma interactúan con el proceso de instalación (con grúas, camiones y operarios) y la mejor forma de montarlos, aislarlos e incorporarlos al edificio. Los conocimientos de construcción se pueden crear, almacenar, consultar y mejorar con el tiempo, lo que hará que todo el proceso AEC sea más fluido, integrado y eficiente.

El campo de la construcción se caracteriza desde hace mucho tiempo por problemas de productividad, disputas entre arquitectos y constructores, y clientes insatisfechos que emprenden acciones legales. Las técnicas generativas combaten estos problemas de raíz, al permitir que los equipos de construcción compartan conocimientos, encuentren respuestas más útiles y logren mejores resultados. Stan Allen probablemente estaría de acuerdo en que, si bien la mayoría de los proyectos hoy en día son digitales, la computación ofrece una oportunidad real de construir mejores edificios.

Phil Bernstein es decano asociado y profesor titular de la Escuela de Arquitectura de Yale, y miembro colaborador de Autodesk. Su último libro, Architecture – Design – Data: Practice Competency in the Era of Computation, lo ha publicado Birkhauser Architecture en octubre de 2018.

Acerca de

Phil Bernstein es arquitecto y experto en tecnología. Desde 1988 da clases en la Escuela de Arquitectura de Yale, donde obtuvo su licenciatura y máster en Arquitectura. Fue vicepresidente de Autodesk, donde se encargó de la consolidación de la visión de futuro y la estrategia de la empresa en lo referente a la tecnología BIM. Anteriormente, fue uno de los directores de Pelli Clarke and Partners Architects, donde dirigió muchos de los encargos más complejos de la empresa, como la Clínica Mayo, la sede de Goldman Sachs o el Aeropuerto Nacional Reagan de Washington. Ha escrito Machine Learning: Architecture in the Age of Artificial Intelligence (2022) y Architecture | Design | Data – Practice Competency in the Era of Computation (2018). También ha coeditado Building (In) The Future: Recasting Labor in Architecture (2010, junto a Peggy Deamer). Paralelamente, no deja de investigar, dar charlas y escribir sobre tecnología, ejercicio profesional y gestión de proyectos. Es miembro del Instituto Americano de Arquitectos (AIA).

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