EN / TR
← Lab'a Dön
05 — KOMPLEKS 2024

ORTAYA ÇIKAN KOMPLEKSLER

Ajan Tabanlı Form Bulma: Binalar kendi pozisyonlarını müzakere ettiğinde.

Ortaya Çıkan Kompleksler - Sürü Tabanlı Kentsel Tasarım
Sürü simülasyonu: 2.500+ ajan manyetik alan mantığı ile bina pozisyonlarını müzakere ediyor

Geleneksel masterplanning yukarıdan aşağıya yaklaşım alır: kentsel planlamacı vaziyet planını çizer, binalar ona uyar. Ancak hiçbir doğal sistem bu şekilde çalışmaz. Kuş sürüleri, balık okulları, karınca kolonileri—hepsi aşağıdan yukarıya mantıkla kendi düzenlerini yaratır.

Ortaya Çıkan Kompleksler bu biyolojik ilkeyi mimari ölçeğe taşır. Binalar kendi pozisyonlarını müzakere eden "ajanlar" olur. Alman mimar Frei Otto'nun sabun köpüğü deneyleri, bilgisayar bilimci Craig Reynolds'un boids algoritması ve filozof Manuel DeLanda'nın montaj teorisi bu araştırmanın kavramsal çerçevesini oluşturuyor.

Sonuç: yukarıdan dayatılmak yerine kendiliğinden ortaya çıkan kentsel dokular. Yaya ağları, yiyecek kaynakları arasında en verimli yolları bulan tek hücreli organizma Physarum'un mantığıyla oluşuyor.

Kavramsal Çapalar

01

Frei Otto

1925–2015 · Alman Mimar
"Form, keyfi kararlarla değil kuvvetlerle şekillenir."

Otto'nun minimal yüzey deneyleri—sabun köpükleri, gerilim yapıları, yün iplik modelleri—optimal formların tasarımcı niyetinden değil fiziksel kuvvetlerden ortaya çıktığını gösterdi.

Impact: Otto'nun fiziksel form bulması kavramsal çapamız. Katener ilkelerini ajan tabanlı itme/çekme kuvvetlerine dijitalleştiriyoruz.
03

Manuel DeLanda

Meksikalı-Amerikalı Filozof · Montaj Teorisi
"Bütün, parçaları arasındaki etkileşimlerden ortaya çıkar, önceden var olan bir plandan değil."

DeLanda'nın montaj teorisi (2006) sistemlerin—şehirler dahil—ortaya çıkan fenomenler olduğunu savunur. Bileşenler yerel olarak etkileşir; kalıplar küresel olarak ortaya çıkar. Bir şehrin evriminde 'master planlamacı' yoktur.

Impact: DeLanda aşağıdan yukarıya yaklaşımımızı gerekçelendiriyor. Masterplanı tasarlamıyoruz—kuralları tasarlıyoruz. Masterplan kendini tasarlıyor.
04

Physarum Polycephalum

Tek Hücreli Organizma · Ağ Optimizasyonu
"Cıvık mantar beyni olmadan en kısa yolu buluyor."

Tero ve arkadaşlarının (2010) araştırması, Physarum'un—beyinsiz bir organizmanın—yiyecek kaynakları istasyon konumlarına yerleştirildiğinde Tokyo demiryolu ağını yeniden yaratabileceğini gösterdi. Merkezi kontrol olmadan verimliliği optimize ediyor.

Impact: Physarum'un ağ mantığı yaya sirkülasyon çözücümüzü güçlendiriyor. 'Besinler' (program düğümleri) simüle ediyor ve yolların organik olarak ortaya çıkmasına izin veriyoruz.

Research Phases

01

Alan Kuvvet Alanı Oluşturma

Her alanın görünmez kuvvetleri var: güneş vektörleri, rüzgar kalıpları, manzara koridorları, gürültü kaynakları. Bunları bina ajanlarını itecek/çekecek vektör alanlarına dönüştürüyoruz.

Output: Çevresel kuvvet alanı mesh'i
02

Bina Ajanı Yerleştirme

Her bina programı (konut, ofis, perakende) özelliklere sahip bir ajan oluyor: kütle (brüt alan), çekim (benzer programlara), itme (uyumsuz kullanımlardan), güneş iştahı (cephe tercihleri).

Output: 2.500+ programlanmış ajan
03

Sürü Simülasyonu

Ajanlar 10.000 iterasyon boyunca pozisyonları müzakere ediyor. Çarpışmalardan kaçınıyor, güneş erişimi arıyor, program benzerliğine göre kümeleniyor ve çekme mesafesi düzenlemelerine uyuyor. Son durum = ortaya çıkan masterplan.

Output: Yakınsanmış bina konfigürasyonu
04

Physarum Yol Ağı

Binalar yerleştikten sonra, Physarum mantığı yaya ağlarını oluşturuyor. 'Besinler' bina girişlerine yerleştiriliyor; yollar akışın en verimli olduğu yerde ortaya çıkıyor.

Output: Organik sirkülasyon ağı

Ne Keşfettik

01

Ajan tabanlı yerleşimler aynı alanda ızgara tabanlı yerleşimlerden %18 daha yüksek ortalama günışığı özerkliği sağlıyor (5 kompleks projede test edildi).

+%18 günışığı
02

Physarum türevi yaya ağları aynı düğümleri bağlarken ortogonal ızgara sistemlerinden %23 daha kısa (toplam yol uzunluğu).

-%23 yol uzunluğu
03

Sürü tarafından oluşturulan bina kümeleri organik 'arzu çizgisi' entegrasyonu nedeniyle %12-15 daha yüksek perakende yaya trafiği gösteriyor (ajan tabanlı yaya simülasyonu).

+%15 yaya trafiği
04

Kompleks ortaya çıkışı daha hızlı: yakınsanmış çözümler 10.000 iterasyonda (~4 saat hesaplama) vs. haftalarca manuel iterasyon.

4 saat vs haftalar

Mevcut Sınırlamalar

Estetik kontrol: Ortaya çıkan yerleşimler yazılmış tasarımın 'imzası'ndan yoksun. Bazı müşteriler kasıtlı kompozisyonu tercih ediyor.

Düzenleyici sürtünme: İmar kodları ortogonal ızgara varsayar. Ortaya çıkan geometriler varyans başvuruları gerektiriyor.

Hesaplama yoğun: 10.000 iterasyon simülasyonları GPU kümeleri gerektiriyor. Küçük bütçeli projeler için uygulanabilir değil.

Öngörülemezlik: Aynı girdiler her zaman aynı çıktıları vermiyor (stokastik). Deterministik planlar gerektiren onay süreçleri için zor.

Ortaya Çıkan Tasarımla mı İlgileniyorsunuz?

Kompleks ölçekli projelere sürü zekası uyguluyoruz. Alanınızı tartışmak için iletişime geçin.