Nakon dobijenih parametarskih modela iz faze 2, biramo varijaciju osnove koja nam najviše odgovara i podižemo termite nestovim alatom zidove.
Zaključak:
Pored mnogih tehničkih poteškoća navedenih drugoj fazi rada sa ovim dodatkom, postoje i mnogi drugi faktori koji čine ove varijacije generisanih osnova beskorisnim u praksi:
Formiraju se nepraktični i iracioni oblici prostorija
Program ne sadrži način definisanja fasadnih zidova koji su bitni za dispoziciju prostorija kojima su potrebni otvori.
U programu ne postoji način prepoznavanja i definisanja osnovnih vodilja za konstruktivni sistem koji bi u budućim verzijama mogao da bude definisan kao manuelno crtani raster.
Iz prethodnog se može zaključiti da je grasshopper nezahvalna platforma za ovu vrstu parametarskog projektovanja jer određeni elementi, poput vrsta zidova i otvora, nisu definisani pa je tako skoro nemoguće doći do zadovoljavajućeg kvaliteta varijacija osnove.
Iako je ovaj dodatak i dalje faličan, on je projekat jednog čoveka Mohammada Hassana Saleha Tabarija koji i dalje razrađuje ovaj program.
Druga faza podrazumeva rad u Rhinocerosu i Grasshopperu.
U obticaju su bila tri dodatka za grasshopper:
Space Synthax – ovaj dodatak je diskvalifikovan zbog toga što nije završen i neki alati koji su bili u paleti više nisu dostupni.
Magnetizing Floor Plan Generator – dodatak nema verziju za rad u poslednjoj verziji rhinocerosa.
Termite Nest – zbog količine dostupnih informacija, kao i uspešnoj instalaciji plugina sam se odlučio za rad sa ovim pluginom.
Proces rada sa Termite Nestom:
1. Unos podataka
Postoji više metoda kako Termite nest može da čita informacije o nazivu, površini i međusobnom odnosu prostorija.
a) Preko Excel-a: Ime, površina i međusobni odnos prostorija se unosi u excel u sledećem formatu, potom se file sačuva kao csv file.
b) Graph from Topology je deo Termite nest dodatka preko koga se mogu uneti informacije. Ova metoda se pokazala kao bolja zbog toga što su u ovom slučaju podaci direktno uneti u Grasshopper, ali je ovo tačno za verziju Termitea 4, buduće verzije bi se mogle pokazati pouzdanijim.
c) Manuelno crtanje linija veza tj odnosa prostorija. Ovaj način ne bi trebao da bude pomešan sa prostornom sintaksom koja se generiše kasnije.
Rezultantni grafikon se pokazuje iz zadate početne takče u radnom prostoru rhina:
2. Konverzija podataka u prostornu sintaksu
Nakon što se osnovni podaci grafikona i podatak početne tačke proslede Termite path calculation parametru, skupljaju se podaci za stvaranje prostorne sintakse.
U ovom primeru je upotrebljen gene pool kao izvor podataka za area list zbog to što je vizuelno jednostavan i lako se mogu menjati vrednosti. U gene poolu su vrednosti veličina ovih prostorija.
3. Unos podataka u prostorni dijagram
Spatial graph komponenta termite nesta formira tačke iz koje će se kasnije izvoditi bubble dijagram.
Ova komponenta se ne pokazuje kao pouzdana u dosadašnjim verzijama termite-a. Osim toga što nije razjašnjena uloga svakog od ovih slajdera u stvaranju varijacija dispozicije tačaka koje će definisati sobe, često dolazi i do greške i spatial graph postavlja tačku svake sobe na istu koordinatu. Moguće rešenje za ovu grešku se iz rada pokazalo restartovanje rhina i grasshoppera nakon što su sve komponente povezane.
4. Izvođenje bubble dijagrama iz prostorne sintakse u okvirnu definisanog prostora
Input boundry je kontura stambene jedinice, space points su ph_pt output prostornog grafikona, a sa bios vrednosti se mogu praviti varijacije povećavanjem ili smanjivanjem radiusa generisanih tački.
5. Formatiranje dijagrama u ortogonalne celine u okviru definisanog prostora
Termiteova poslednja komponenta potrebna za generisanje osnove je layout komponenta.
Theresold slider se koristi za stvaranje varijacija u količini/veličini prostorija slično bios komponenti kod bubble diagrama.
6. Snimanje rezultata
Selektovanjem početne tačke u povezivanjem ostalih komponenti moguće je sačuvati rezultate varijacija.
Zapažanje
Softver i dalje nije u potpunosti razrađen jer sistem obrade informacija nije u potpunosti transparentna za veliki broj komponenti. Često dolazi do poruka greški, a čak i kad su uslovi Termite nesta zadovoljeni, rezultati nisu zadovoljavajući zato što dodatak ne ispoštuje sve unešene podatke. Javljaju se nuspojave kao na primer postojanje praznog prostora, nedostatka tj preklapanje prostorija i loš odnos njihovih veličina.
Proces projektantske misli je često repetativan jer su ciljevi, regulacije u najvećem broju situacija slični ili isti. Projektant uglavnom teži da projektuje objekat maksimalnog dozvoljenog gabarita, najekonomičnije cene izgradnje, maksimalnog broja jedinica za neku kategoriju stana, itd. Svi kriterijumi su suštinski gledano parametri. Postavljajući algoritam za šemu toka misli koji inkorporira kriterijume tj. parametre kojima se vodi projektant, smanjuje se potrebno vreme projektovanja idejnog projekta, a povećava se faktor pouzdanosti i doslednosti projekta.
Ideja:
Zamisao ovog istraživanja je uočavanje šablona projektovanja kod, u ovom slučaju, rezidencione arhitekture, definisanje a zatim konvertovanje tih parametra i njihovog odnosa u algoritam koji bi mogao da proizvodi varijacije idejnog projekta u pomeranjem vrednosti slajdera komponenti.
Karakteristični primeri:
Jedan od najistaknutijih primera automatizovane arhitekture je model Finch 3D studia sa njihovim osnivačem Džasperom Valgrenom (Jasper Wallgren).
“Finch deluje kao proširenje već uspostavljenih CAD / BIM alata. Da bismo je izgradili kao proširenje, odlučili smo vrlo rano u dizajnu Fincha. Smatramo da je važno da arhitekte mogu da nastave da dizajniraju u okruženju u kojem su navikli – Finch će to jednostavno učiniti pametnijim.”
Valgren kaže da u ovom sistemu postoji dve vrste inteligencije: rule-based (bazirana pravilima) i AI (veštačka inteligencija). Rule-based se sastoji od algoritama čije parametre korisnik može sam da podesi i primenjiva je kod delova projektovanja poput visine objekta, distribucije apartmana i debljine zidova. Ova vrsta algoritma automatizuje mnoge repetativne zadatke. Veštačka inteligencija se koristi za generisanje dizajnerskih rešenja i generiše predloge dizajna objekta. Što se program više koristi, to je pametniji jer s time koristi više podataka za analizu i procenu.
Drugi primer generativnog dizajna vredan isticanja je Džol Simonov (Joel Simon) projekat “Evolving floorplans” tj. evolutivne osnove. U projektu je uzeta osnova jedne srednje škole u Mejnu, u SAD i pomoću dve vrste algoritma se pronalazio projekat optimizacije osnove ove srednje škole.
Postojeća osnova srednje škole
Levo: osnova u kojoj je minimalizovana količina saobraćaja Desno: takođe su uzeti u obzir evakuacioni izlazi
Varijacije gde su i prozori uzeti u obzir. Učionice su imale prednost u odnosu na ostave i slične prostorije.
Svaka prostorija ima čvorni gen koji sadrži informacije o veličini sobe, sa kojom je sobom povezana. Ovi geni su suštinski NeuroEvolution of Augmenting Topoligies (NEAT) algoritam…
Sličan princip je zasnovan 90-ih godina prošlog veka na MIT-u (Massachusetts Institute of Technology) od strane Elefterije Fasoulaki (Eleftheria Fasoulaki) o Genetskim algoritmima (GA). Ovo istraživanje je prilično opširno je ovaj algoritam potencionalno priemnjiv na vrlo širok spektar industrija/profesija.
S obzirom na kompleksnost i opširnost teme genetskih algoritama, napomenuti su samo za koncept i inspiraciju u konkretnom radu.
Konkretizacija:
Fokus ovog istraživačkog rada biće usmeren ka rule-based algoritmima. Cilj je postaviti algoritam koji bi za početak sadržao osnovne informacije o prostorijama poput minimalne – maksimalne veličine, mesto u hijerarhiji za prozor, potrebnu veličinu prozora u odnosu na veličinu i dubinu prostorije i informacije o tome na koju se prostoriju nadovezuje.
Cilj istraživanja:
Postaviti algoritam koji uspešno generiše dijagram prostorija u odnosu na parametre koje bi korisnik mogao da podešava (najverovatnije putem numeričkog slajdera).
Elementi otvora ili mobilijara neće biti uključeni u cilj istraživanja s obzirom na kompleksnost definisanja pomenutih elemanata kao blokova i njihovog odnosa sa generisanom geometrijom u grasshopperu.
Alati:
Trenutno na tržištu postoje dva dominantna komercionalna programa za parametrično projektovanje, a to su Dinamo i Grasshopper. U ovom istraživanju sam se odlučio za rad u grasshopperu zbog boljeg poznavanja programa, njegovih mogućnosti kao i dodataka koji su specifično namenjeni za generisanje prostornih grafikona- osnova.
Tri plugina za grasshopper koja su u razmatranju za ovo istraživanje su: Space Synthax, Magnetizing Floor Plan Generator i Termite nest.
Metode:
Metode za ove pluginove varira, ali postoji jedna uopštena, generalna ideja o tome kako bi konverzija podataka u pojednostavljenu osnovu trebala da funkcioniše.
Uspostavljanje pouzdanog načina stvaranja prostorne sintakse. Postoji dve metode koje su primenjene u određenim GH plaginovima. Jedna je stvaranje excel tabele koja sadrži podatke o veličini prostorija i njihovom odnosu koja se zatim importuje kao CSV fajl u grasshopper pa se tako povezuje sa ostalim elementima algoritma. Druga metoda podrazumeva unešenje ovih podataka direktno u grasshoper što je u teoriji praktičnije zbog jednostavnosti manipulisanja izmenama.
Iz generisane prostorne sintakse kao skupa međusobno povezanih tačaka i iz podataka veličina prostorija bi trebao da se formira bubble diagram, tj voronoi dijagram u kom je rastojanje tačaka definisano površinom kruga tj. prostorija.
U sledećem koraku bubble diagram treba da se konvertuje u skup ortogonalnih prostorija u definisanim granicama stana tj. kuće.
