BIM & Machine Learning per gli Architetti: una Questione «Esistenziale»

Il potenziale della progettazione generativa

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Una recente e importante riflessione di Daniel Davis, intitolata Can Algorithms Design Buildings?, dedicata agli algoritmi che progettano, pubblicata da Architect Magazine, svolta a partire dalla sua esperienza maturata in CASE Inc. e in WeWork, metteva in luce una fioritura di iniziative che tendono ad alleviare la parte mediocre del lavoro intellettuale dell'architetto (ma altre simili azioni potrebbero far dire lo stesso per l'ingegnere e per il geometra), per permettergli/le di dedicarsi maggiormente alla propria componente creativa.

Si tratta della narrazione classica che dei processi di automazione viene proposta per scongiurare la possibilità che essi riducano, anziché potenziare, il lavoro intellettuale e il relativo tasso occupazionale.

Daniel Davis faceva risalire questa ambizione agli Anni Settanta, una ambizione che, sostanzialmente, si riferiva a capacità computazionali in grado di capitalizzare e di sfruttare una conoscenza cumulata espressa sotto forma di dati numerici strutturati, sinora mai giunta a una evoluzione che, seppur embrionale, risulta promettente.

Tra Automated Architect e Artificial Intelligence si delinea, dunque, uno storytelling che sembra voler rafforzare il potenziale dell’architetto.

Una ancor più recente nota di un altro Davis, Mark, per Autodesk Redshift, accennando al Machine Learning, specialmente ai Generative Adversarial Network, sistematizza tre capisaldi del ragionamento: Design Automation & Generative Design; Design Insight; Design Interaction.

Cosa si intende con Design Automation & Generative Design, Design Insight, Design Interaction?

La Design Automation mirerebbe a far sì che il sistema di regole definite dall'architetto sia ottimizzato dagli algoritmi (dalla «macchina»).

La Design Insight vedrebbe un contributo maggiormente attivo, raccomandativo, degli algoritmi, a proposito, ad esempio, dei vincoli regolamentari di tipo edilizio e urbanistico.

La Design Interaction prevede, infine, processi co-creativi che vertono essenzialmente, per ora, sulla concezione embrionale delle soluzioni distributive funzionali-spaziali, nell’edilizia residenziale e terziaria, vale a dire, peraltro, sugli aspetti morfogenetici cruciali.

Tra l’altro, entrambi i Davis citano il caso del MaRS Innovation District di Toronto (la stessa città in cui Google sta sperimentando la propria versione di Smart City) in cui Autodesk, secondo Sarah Hisham, «took into consideration the requests of all the occupants of the office and their desire for proximity to other teams, the kitchen, or the availability of light. Software made it possible to take all of these factors into consideration to find a set of optimal options that satisfied as many criteria as possible. This enabled the design team to directly incorporate the human factor into their design and make the building entirely custom to the occupants».

Ovviamente, un approccio non dissimile stanno seguendo Airbnb e WeWork.

Secondo un altro studioso dell’argomento, Stanislas Chaillou, recentemente diplomatosi ad Harvard dopo aver militato in Flux, «in a nutshell, the machine, once the extension of our pencil, can today be leveraged to map architectural knowledge, and trained to assist us in creating viable design options».

Di fatto, la preferenza è accordata alle soluzioni che permettono un controllo diretto da parte dell’architetto sulle diverse soluzioni suggerite dagli algoritmi.

In buona sostanza, assodato che la progettazione generativa, come versione divulgativa del Computational Design, si stia diffondendo attraverso l’introduzione degli applicativi inerenti all’interno di oppure in relazione a quelli di BIM Authoring, per essa resterebbe la difficoltà dell’architetto di selezionare soggettivamente la opzione preferibile entro uno spettro di soluzioni ottimali o sub-ottimali, a cui, umanamente parlando, avrebbe potuto non arrivare.

In ogni caso, tutto ciò rientra per molte organizzazioni in una prassi abbastanza consolidata, anche se il suo allargamento a contesti meno eccezionali e più legati a geometrie non complesse pone paradossalmente maggiori timori di succedaneità degli algoritmi alla opera dell’umano.

La Design Insight si rifà all’esigenza sempre più avvertita, in tema di procedure urbanistiche ed edilizie, di gestire la Digital Compliance attraverso machine readable regulations e tramite la geo-spazializzazione delle città e dei territori.

Se, l’automazione del primo caso poteva certamente ridurre il fabbisogno di risorse umane impegnate nell’ordinarietà o, nei migliori dei casi, affrancare da essa le competenze maggiormente qualificate, senza, tuttavia, indurre conseguenze epocali, nel secondo caso si ha un apporto decisionale più significativo da parte degli algoritmi, come già evidente negli Stati Uniti o nel Medio Oriente.

Nel terzo caso, corrispondente alla Design Interaction, i suoi promotori si premurano di sottolineare come l’apporto attivo della «macchina» non verta in alcun modo sulle capacità creative non surrogabili: l’obiettivo sarebbe quello di ridurre la tediosità e di aumentare la produttività, eventualmente espressa in termini di creatività.

Architettura tra Intelligenza Artificiale e Intelligenza Naturale

Al contempo, però, Daniel Davis avvertiva come in situazioni non eccezionali il contributo dato dagli algoritmi per soluzioni «mediocri» non fosse distinguibile da quello offerto dall’intelligenza naturale, superando il celebre test immaginato da Turing.

Al tempo della accesa discussione sull’equo compenso e della mercificazione delle attività professionali entro i cataloghi delle centrali di acquisto, possiamo davvero essere certi che la «liberazione» dalle attività «marginali» non metta in discussione il ruolo dell’architetto in occasione della maggior parte degli incarichi, specie nel Paese che vanta la maggior densità di architetti per abitante?

La Hisham scrive che «many argue that computers don’t have an aesthetic sense as humans do. But with machine learning, if computers are fed with the right parameters, they will be able to recognize what people find aesthetically pleasing».

Alcuni ipotizzano, peraltro, che l’automazione dei processi ideativi collaterali possa permettere a piccoli organismi di progettazione di ampliare i volumi senza ricorrere ad incrementi dimensionali, ma ciò, forse contraddittoriamente coinciderebbe colla necessità di disporre di considerevoli ammontari di dati, improbabili per gli studi minori.

In ogni eventualità, la cosiddetta «centralità» del progetto potrebbe coincidere con la marginalizzazione di una parte degli architetti, di quelli che almeno non siano in grado di sintonizzarsi con gli algoritmi di apprendimento e di suggerimento.

Da ultimo, occorre ricordare come la maggior parte degli esperimenti sin qui condotti vertono non solo sul programma spaziale legato ai vani, ma anche sugli arredi e sui flussi di persone: il che vuol dire che sia possibile ottimizzare le soluzioni fisico-ambientali e tecnologiche in funzione dei comportamenti.

Il che non implica semplicemente individuare la forma dello spazio ottimale rispetto ai vincoli regolamentari, tecnologici, economici, ma anche nei confronti di stili di vita.

D’altra parte, Aditazz aveva già impostato un sistema costruttivo prefabbricato aperto in funzioni delle operazioni da svolgere in un ospedale e altre società di architettura statunitensi avevano creato combinatorie generative in funzione della composizione del nucleo familiare e del suo stile di vita per la residenza.

Se, pertanto, fosse vero che l’architetto conserverebbe il primato dell’intelligenza naturale, aumentata dagli algoritmi di Intelligenza Artificiale, il proprio grado di responsabilità nei confronti della modalità occupativa aumenterebbe.

In altre parole, la versione millenaristica per cui gli algoritmi sostituirebbero l’architetto appare, tutto sommato, per i professionisti quella preferibile, poiché, con la sua dose di improbabilità circoscriverebbe l’Automated Architect in un limbo di comodo.

Se, al contrario, essi consentissero all’architetto di responsabilizzarsi maggiormente sui modi di fruizione dei beni che progetta, si darebbe una situazione assai più impegnativa.

Ciò che indica, ad esempio, Phil Bernstein nei suoi scritti, e che Airbnb intende fare con Samara Backyard, è proprio ripensare evolutivamente il cespite e chiamare l’architetto a renderne conto nel corso del ciclo di vita.

In questa convergenza si riassumono, infatti, due passaggi cruciali: la digitalizzazione e la sostenibilità.

Di nuovo, Airbnb e WeWork come Technology Company paradigma di riferimento per il nuovo prodotto immobiliare?

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