Generative Design strategicamente digitale

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Il Computational Design con Dynamo è un’arma potente nell’arsenale di competenze che stiamo costruendo, una risorsa con la quale i ragazzi potranno affrontare centinaia di sfide BIM impegnative (il BIM è impegnativo, altrimenti sarebbero capaci tutti) automatizzando i processi di creazione delle geometrie, estrapolazione dei dati e gestione delle informazioni.

Nelle settimane precedenti abbiamo toccato picchi di tecnicismo molto alto, ma – chiunque ha frequentato il MasterKeen lo sa – a noi non basta. Spingere l’accelleratore al massimo su un software non è sufficiente, perché nel mondo del digitale non è importante solo conoscere a fondo la tecnologia, ma anche cosa si arriva a saper fare con la stessa.

Nella terza settimana abbiamo affrontato la massima applicazione del Computational Design, con un modulo che nessun altro Master in Italia ha all’interno del programma di studi.

Il Generative Design

Guidati da Claudio Vittori Antisari, vera e propria icona nazionale e internazionale del settore BIM e del Computational Design – ora titolare di Strategie Digitali, un’azienda di consulenza di primaria importanza nazionale, dopo essere stato il BIM Manager che ha guidato lo studio Antonio Citterio Patricia Viel nel diventare il primo 100% operativo secondo metodologia BIM in Italia – i ragazzi hanno affrontati un percorso che li ha portati a far convergere gli strumenti BIM con la progettazione vera e propria.
E, lo scriviamo con una nota d’onore, il workshop è stato valorizzato da tutor d’eccezione: Alessandro Macchi, Pablo Paleari e Agostino Danno, ex studenti dell’MK10 (finito nemmeno un anno fa), ora BIM Consultant a tempo pieno presso la stessa Strategie Digitali, che sono rientrati a casa da co-istruttori grazie all’esperienza sul campo maturata con impegno e dedizione nell’azienda di Claudio.
Per noi è stato un piacere immenso averli dall’altra parte del banco, ad aiutare e supportare la nuova generazione di studenti.

Tutto ciò che è stato appreso nei moduli precedenti è stato messo al servizio della progettazione: il Generative Design consente, in una sola notte, la creazione di centinaia di soluzioni progettuali tramite algoritmi di ottimizzazione che definiscono le opzioni di scelta valide, rispondenti a regole e funzioni impostate dal progettista, ognuna con propri pregi e difetti. Soluzioni tra le quali il professionista farà delle scelte, ma con uno spettro di valutazione ampio e completo. I risultati ottenibili con il Generative Design infatti permettono di far risparmiare a studi e aziende giorni, mesi, di lavoro intenso. Mai e in nessun caso il ruolo del progettista viene soppiantato dal computer, anzi viene amplificato permettendogli di concentrarsi sulle migliori soluzione di un range che si otterrebbe con centinaia di persone.
In pratica, il Generative Design è uno strumento di potenziamento della professione progettuale.

E come qualsiasi altro modulo del MasterKeen, anche questo ha molteplici scopi.
Il primo, naturalmente, è imparare il metodo usando gli strumenti fin qui appresi: Dynamo, Revit e Refinery – ex plugin e ora parte integrante del software con il nome di Generative Design.
Il secondo è di orientarsi ancora di più ai processi. Il Generative Design prevede un workflow nel quale è necessario decidere come “mettere in fila” l’uso degli strumenti per conseguire risultati.
Il terzo, ultimo ma forse il più importante, è il portare a completo regime le capacità di Problem Solving, perché il GD lo è.
Allo stato puro.
Raggiungere gli obiettivi richiede grandi capacità di modellizazione dei problemi, astrazione, pensiero laterale e molte altre skills necessarie al superamento di sfide che non hanno pari nel mondo del Computational Design, e che trovano un livello superiore di applicazione solo dal Machine Learning in su.

Il modulo sul GD è stato un vero e proprio workshop di una settimana. Gli studenti sono stati divisi in squadre, a ognuna è stato assegnato un diverso tema progettuale – dalla strutturazione di una torre i cui appartamenti abbiano la miglior condizione di visibilità fino alla creazione di una facciata continua nella quale ottimizzare il tipo di pannelli utilizzati – definendone i risultati da raggiungere in soli cinque giorni.
Ogni squadra ha studiato il sistema di misurazione degli obiettivi, ha definito punteggi, valori, pesi, algoritmi di calcolo, sistemi di generazione.
Gli studenti hanno effettuato brainstorming, buttato giù idee, creato strategie, effettuato prove. Hanno aggregato le idee in soluzioni, le hanno rese funzionali, efficienti, efficaci. Si sono confrontati con l’istruttore e con i tutor, proponendo workflow e affinandoli insieme a loro.
Hanno creato un intero sistema generativo e lo hanno messo alla prova, sotto stress, per verificarne i risultati che poi hanno messo a sistema creando, infine, un’esposizione, una presentazione, del proprio lavoro.
Hanno lavorato due settimane in una, dalla mattina fino alla sera tardi, e l’ultima notte prima dell’esposizione c’è anche chi non è nemmeno andato a dormire, trovato sui banchi da chi si occupa delle pulizie alle sei di mattina, per affinare il proprio lavoro, la presentazione, gli algoritmi. Per sfruttare ogni singolo momento per dare il massimo, il cento per cento, perché essere studente del MasterKeen significa rapportarsi non solo con le sfide e le scadenze, ma anche e soprattutto con il massimo che si può dare, anche fino all’alba quando serve.
Solo in questa occasione, per fortuna, ma dimostrando comunque affidabilità professionale.
Poi colazione e tutti pronti a esporre il proprio miglior lavoro.

È stata una settimana intensa dove ognuno ha potuto premere l’accelleratore sia sul tecnicismo software, sia sulle capacità di problem solving, ma soprattutto su quelle di teamwork: da questo livello di sfida si esce vincitori solo in squadra, lavorando insieme, condividendo le gioie e i dolori del Computational Design avanzato, lavorando sodo, ascoltando musica, vivendo un’esperienza di team che lascia dentro tanto, tantissimo.
E da vincitrice ogni squadra ha presentato il risultato delle proprie fatiche nell’ultima giornata, condividendo con le altre strategie, metodi, strumenti utilizzati, obiettivi raggiunti.
In questo modo ognuno ha potuto imparare tanto non solo dal proprio grande lavoro, ma anche da quello degli altri. Non una sola soluzione, ma tante quante erano le squadre.
È questo il momento in cui l’apprendimento nel MasterKeen inizia ad accelerare e il tempo a comprimersi: quattro giorni pieni di lavoro per ogni squadra, sei squadre, il risultato è l’apprendimento del condensato di più di venti giornate di lavoro.