Spørreskjema om datatenkning i arkitekturdesign
Hensikten med dette spørreskjemaet er å undersøke synspunkter og erfaringer fra spesialister innen arkitekturdesign om integrering av datatenkning i designprosesser. Vennligst velg passende svar for hvert spørsmål og gi forklaringer i åpne spørsmål når det er nødvendig.
Hva er din rolle innen arkitektur?
Hvor mange års erfaring har du innen arkitekturdesign?
Hvordan definerer du datatenkning i konteksten av arkitektur?
- datateknisk tenking (computational thinking) i arkitektur kan defineres som en systematisk tilnærming for å løse arkitektoniske problemer gjennom modellering, analyse og design av arkitektoniske systemer ved bruk av konsepter og metoder hentet fra datavitenskap, som abstraksjon, algoritmer, iterasjon og logisk tenkning. i arkitekturen refererer datateknisk tenking ikke bare til bruk av programvare, men til en måte å tenke og organisere informasjon og designprosesser på, som hjelper arkitekten med å håndtere kompleksitet, analysere variabler og designe mer effektive løsninger som er responsive til miljøet og brukerne. eksempler på anvendelse av datateknisk tenking i arkitektur inkluderer: abstraksjon: å skille komplekse arkitektoniske elementer ned til enkle komponenter, som å separere ventilasjonssystemet, lys, strukturen, menneskelig bruk, osv. utvikle digitale modeller som representerer de grunnleggende egenskapene til bygningen. algoritmer: å designe logiske trinn for å generere geometriske former eller fordele funksjoner innen bygningen. bruke programmer som grasshopper for å lage "designalgoritmer". modellering og simulering: simulering av lys, varme, luftstrøm og brukernes bevegelser. vurdere ytelsen til designet før implementering. iterasjon og modifikasjon: teste et stort antall designmuligheter gjennom automatisk iterasjon (parametrisk design). forbedre designet gjennom gjentatte sykluser av eksperimentering og behandling. datadrevet design: bruke realistiske data (miljømessige, atferdsmessige, økonomiske) for å styre designbeslutningen. sammenfatning: datateknisk tenking er ikke ment som at arkitekten skal bli programmerer, men at han eller hun tenker på en systematisk og organisert måte, som gjør det mulig å bruke dataverktøy smart for å utvikle mer effektive, innovative og tilpassede designløsninger til moderne arkitektonisk kompleksitet.
- vitenskap som jobber for å lette tilgangen til gjennomtenkte ideer fra flere miljømessige, helsemessige, bevegelsesmessige og andre aspekter før implementering for å unngå problemer i de tidlige designfasene.
- gjennomføre designerens ønsker med en moderne stil.
Hvor kjent er du med prinsippene for datatenkning (som: nedbryting, mønstergjenkjenning, abstraksjon og algoritmedesign)?
Hvor ofte bruker du datatenkings-teknikker i din designprosess?
Hvilke verktøy eller programvare bruker du i ditt designarbeid?
- autocad. sketchup. 3ds max. 3d civil og andre.
- dynamo i revit
- jeg har ikke prøvd det ennå.
I hvilken grad mener du at datatenkning forbedrer din evne til å designe kompliserte arkitektoniske former?
Kan du gi et eksempel på en situasjon der datatenkning har hatt en betydelig innvirkning på din designprosess?
- sykehusdesign
- hjelper med å foreslå de beste stedene for møbler og bestemme synsvinkler for en passende utsikt, samt organisere fordelingen av bygninger i urbane områder og velge parkeringsplasser mer presist. i tillegg kan det forutsi feil i volumet og foreslå hundrevis av løsninger som alternative planer, samt arrangere arbeids trinn som en sammenhengende serie der hvert trinn avhenger av det forrige, slik at man ikke kan ignorere en viss feil og fortsette prosjektet.
- dessverre har jeg ikke, men jeg må lære.
Hvilke utfordringer møter du når du prøver å integrere datatenkning i designprosessen?
- det finnes ikke.
- det finnes utfordringer med å lære programmeringsspråk, som python, for å designe komplekse ligninger eller kommandoer.
- jeg har ingen idé ennå.
Hvor viktige mener du hindringene for effektiv bruk av datatenkning i arkitekturdesign er?
Hvilke forbedringer eller endringer foreslår du for å bedre integrere datatenkning i utdanning og praksis innen arkitektur?
- det bør være intensive kurs for databruk og påbudt også i skolene og universitetene.
- det må være et grunnleggende fag i spesialiseringsårene for å regulere studentens design, slik at de blir mer realistiske og nærmere 85 % for gjennomføring, ikke bare en idé på papir. jeg tror at beregnende tenkning er en løsning for utfordringene i de tidlige designfasene, noe som gjør prestasjonen raskere og sterkere og nærmere riktig. ideén om å kombinere designerens tenkning med datatenkning gir bemerkelsesverdige og sterke resultater.
- det skal være en kombinasjon av akademisk veiledning og utførelse ved hjelp av lette programmer som ikke krever en dyr datamaskin.
Hvordan ser du utviklingen av datatenknings rolle i arkitekturdesign over det neste tiåret?
- det vil være et stort sprang i verden av datadesign.
- det vil være mer utbredt og den optimale løsningen for alle miljø- og byutfordringer.
- bruk av geléformer
Vil du være interessert i å delta i fremtidige forskning eller diskusjoner om dette emnet?
Kan du nevne noen prosjekter eller arbeider du har utført der du har brukt datatenkning? Vennligst beskriv prosjektet og forklar hvordan datatenkning bidro til utviklingen.
- design av en bankbygning designet var i utgangspunktet basert på datamaskiner, da alle prosjektkravene for arkitektoniske, strukturelle og mekaniske design var på datamaskinen. dette sparte oss virkelig mye tid, og vi kunne nyte høy nøyaktighet uten feil i designet.
- jeg jobber for tiden med å teste hvor stabile bygningene er og hvor godt de balanserer, samt å bestemme tyngdepunktet og stivheten, for å finne ut hvor godt de kan motstå jordskjelv. jeg prøver å bruke grasshopper for å bevise dette... for å unngå ingen strukturelle programmer som er mer presise for disse testene, men som arkitekt vil jeg fokusere på programmer som er nærmere arkitektur.
- det finnes ikke