Всем привет,

Я подумал, что хорошим началом этой публикации (кроме введения) будет рассмотрение того, что такое вычислительный дизайн.

Но позвольте мне начать с того, что я не эксперт. Имея всего 3 года (на момент написания) в этой области, я недостаточно знаю, чтобы четко определить всю область, поэтому я не собираюсь давать вам фиксированное определение, которое может быть неверным и может выйти за рамки. Дата через пару лет.

Но я собираюсь дать вам некоторое представление о том, на что похоже пространство вычислительного дизайна. Что я и сделаю в двух частях. Во-первых, я собираюсь рассмотреть несколько конкретных примеров того, что такое вычислительный дизайн. Затем я пройдусь по мышлению, связанному с вычислительным дизайном, который я нахожу более интересным.

Итак, начнем.

Прохождение

Если бы я мог подытожить вычислительный дизайн одним предложением, это было бы так:

Мы используем мощь компьютеров, чтобы помочь нам лучше находить решения

Но я не имею в виду просто автоматизацию или создание лучшего программного обеспечения. Я имею в виду на самом деле использовать вычислительную мощность для лучшего решения проблем. Конечно, есть много конкретных способов сделать это, но вот два метода, которые я использую каждый день как инженер-программист.

1. Параметрический дизайн

Техника проектирования, которая позволяет управлять дизайном на основе нескольких ключевых переменных. Это очень полезно, а иногда даже жизненно важно для проектов, которые, как вы ожидаете, получат много изменений.

По моему опыту, этот метод часто используется на ранних стадиях проекта, когда необходимы быстрые итерации дизайна. Параметрический дизайн предлагает возможность выполнить множество различных итераций за короткий промежуток времени.

2. Алгоритмическое моделирование

Техника моделирования, которая включает в себя построение пошагового процесса (алгоритма), который создает 3D-модель, вместо создания модели вручную. Любой тип моделирования, выполненный вручную, уникален и высоко персонализирован.

Это хорошо, когда модель достаточно уникальна, доработана и не нуждается в повторении. Однако невыполнение любого из этих критериев может привести к ошибкам и повторному моделированию. Единственный критерий, который, как мне кажется, никогда не выполнялся, — это доработка модели.

Редко модели когда-либо дорабатываются в проекте. Всегда есть какие-то изменения, которые необходимо сделать.

При ручном моделировании окончательная модель скрывает большую часть процесса моделирования. Никогда не ясно, как модель была создана в первую очередь.

Например, взгляните на эту простую 3D-модель двух кубов.

Поскольку это неясно, существует много путей, которыми можно воспользоваться для создания этой модели.

Если кто-то (кроме оригинального моделиста) воссоздаст или внесет изменения в эту модель. Они бы перезапустили весь процесс моделирования заново, выбрав один из путей моделирования. Это не проблема, если модель проста, но это бывает редко.

Что предлагает алгоритмическое моделирование, так это возможность закрепить процесс создания. Маркировать каждый шаг пути моделирования.

Знание процесса важно, потому что, если изменение действительно происходит, любой может вмешаться на любом этапе процесса моделирования без необходимости повторного запуска всего пути.

Этот послужной список также помогает выявить любые недостатки в процессе моделирования и помогает нам более прагматично подходить к каждому шагу, который мы предпринимаем. Он раскрывает несколько скрытый процесс и вносит ясность в моделирование.

3. Другие

Существует гораздо больше в области вычислительного дизайна. Темы, которые я надеюсь осветить в этом информационном бюллетене. Просто чтобы перечислить некоторые из них, на мой взгляд, есть еще генеративный дизайн, поиск форм, анализ окружающей среды и многое другое.

Теперь давайте перейдем к мышлению вычислительного дизайна.

Образ мышления

Хотя мне нравится специфика вычислительного дизайна, я думаю, что мышление, связанное с этим пространством, более интересно. Это мышление о том, как человек может использовать компьютеры для решения проблем в первую очередь.

Каждый раз, когда мы сталкиваемся с проблемой, мой первый порыв — попытаться решить ее немедленно, используя то, что я знаю, но мышление вычислительного дизайна умоляет нас сделать шаг назад и сначала оценить все наши инструменты и возможные варианты.

Это очень тонкий сдвиг в мышлении, когда речь идет о вычислительном дизайне, но я думаю, что он побуждает нас исследовать больше, а не оставаться в нашей зоне комфорта.

Даже сейчас я все еще застреваю в своих старых привычках. Я склонен придерживаться того, что знаю и что мне удобно. Принимая во внимание, что этот сдвиг мышления побуждает нас исследовать другие потенциальные решения.

Но эта новая перспектива касается не только автоматизации или использования большего количества программного обеспечения. Речь идет об использовании компьютеров для поиска лучших и более эффективных решений. Он пытается атаковать проблему с совершенно другой стороны. И речь идет об исследовании, а не о том, что вы уже знаете.

Мне нравится думать об этом так. До эпохи компьютеров инженеры выполняли все расчеты вручную. Но теперь вместо этого мы используем компьютеры для моделирования. Фундаментальные инженерные знания не меняются, но меняется то, как мы применяем эти расчеты.

Таким образом, это изменение требует другого образа мышления. Вопрос больше не в том, «какие расчеты дают наилучшие результаты», а в том, «какие симуляции мне нужно запустить» или «как я могу эффективно использовать симуляции для проектирования этого здания».

Я считаю, что это то, что касается вычислительного дизайна. Речь идет о поиске наилучшего решения с использованием мощности компьютеров.

Последние мысли

Так что я надеюсь, что это было интересно и, по крайней мере, немного полезно, когда дело доходит до понимания того, что такое вычислительный дизайн.

Я знаю, что часть этого поста, посвященная мышлению, может быть расплывчатой ​​и трудной для понимания. Но я считаю, что вычислительный дизайн побуждает нас исследовать и находить больше решений. Те, которые мы даже не подумали бы использовать. Например, инженерам никогда не пришло бы в голову запускать симуляции для проектирования зданий, потому что компьютеры были недостаточно мощными. Но теперь они используют их каждый день в каждом проекте.

Я думаю, что мышление — это сдвиг, похожий на это. Речь идет о поиске вычислительных решений проблем.

Если вы заинтересованы в вычислительном дизайне, рассмотрите возможность подписки на эту публикацию и даже на Информационный бюллетень.

Спасибо за прочтение !

Брейден.

P.S. У меня также есть видео на Youtube, объясняющее весь этот пост немного более неловко.

Первоначально опубликовано на https://allthingscomputational.substack.com 18 января 2022 г.