Il Generative Design è un metodo di progettazione che utilizza algoritmi e intelligenza artificiale per generare più soluzioni di progettazione basate su specifici criteri e vincoli di progettazione.
di Sara Gonizzi Barsanti
La progettazione generativa è un processo di esplorazione della progettazione iterativa che utilizza un programma software basato sull’intelligenza artificiale per generare una gamma di soluzioni di progettazione che soddisfano una serie di vincoli.
Le basi della progettazione generativa: dall’input all’output
A differenza della progettazione tradizionale, in cui il processo inizia con un modello basato sulla conoscenza di un esperto, la progettazione generativa inizia con parametri di progettazione e utilizza l’intelligenza artificiale per generare il modello. Modificando i parametri di progettazione in un ciclo di feedback sempre più raffinato, gli ingegneri possono trovare soluzioni di progettazione altamente ottimizzate e personalizzate per un’ampia gamma di sfide ingegneristiche, come rendere i componenti del prodotto più leggeri, più resistenti e più convenienti. Questo approccio consente ai progettisti di esplorare numerose opzioni e varianti di progettazione e di valutarle e perfezionarle rapidamente in base a requisiti specifici, come funzionalità, prestazioni ed estetica. Nel processo di progettazione generativa, non è necessario caricare una parte o una geometria esistente: bastano vincoli e obiettivi di progettazione per una determinata parte e il software genererà automaticamente una serie di progetti che soddisfano le specifiche. Gli input includono vincoli dimensionali e di peso, costo massimo, tipo di materiale, carichi necessari, tecnologia di produzione utilizzata e altro ancora. Il software di progettazione generativa tiene conto di tutti questi fattori quando elabora modelli 3D, dando vita a una serie di progetti diversi che soddisfano i parametri e gli obiettivi. Da lì, le varie opzioni possono essere ulteriormente analizzate, manualmente dal progettista o utilizzando un programma di test automatizzato, per classificare le geometrie in base a quanto soddisfano gli obiettivi definiti. Le scelte migliori possono quindi essere ulteriormente perfezionate e ottimizzate fino a trovare la soluzione migliore. In particolare, poiché la progettazione generativa è guidata dall’intelligenza artificiale, il software continua ad apprendere con ogni progetto, portando a risultati sempre più avanzati.
Il design generativo sta trasformando molti settori consentendo soluzioni ottimizzate, efficienti e innovative. Nella produzione, facilita la progettazione di parti complesse ed efficienti in termini di risorse, mentre nell’architettura e nell’edilizia, promuove progetti sostenibili e ottimizzati in termini di spazio. I settori automobilistico e aerospaziale beneficiano di significative riduzioni di peso e miglioramenti nelle prestazioni, e l’assistenza sanitaria è progredita attraverso dispositivi medici e protesi personalizzati. Nei media e nell’intrattenimento, il design generativo aiuta gli artisti a dare vita a personaggi, scene e mondi. Anche i beni di consumo e l’elettronica vedono guadagni in termini di innovazione ed efficienza, dimostrando l’ampia applicabilità del design generativo.
Ad alto livello, la progettazione generativa è relativamente semplice. È una capacità delle applicazioni di ingegneria generativa CAD che crea autonomamente una serie di alternative di progettazione dato un numero stabilito di vincoli. La progettazione generativa in CAD è particolarmente preziosa per sfide ingegneristiche complesse in cui i metodi di progettazione tradizionali possono essere limitati dal tempo, dalle risorse o dalla creatività umana. Sfruttando la potenza di calcolo e gli algoritmi di ingegneria generativa, la progettazione generativa consente ai progettisti di creare soluzioni ottimizzate e innovative che spingono i confini di ciò che è possibile nella progettazione e nell’ingegneria dei prodotti. Caratteristiche principali dell’ingegneria generativa in CAD. La progettazione generativa spesso produce forme e strutture geometriche complesse che possono essere difficili da concepire manualmente. Queste progettazioni possono sfruttare il pieno potenziale di tecniche di produzione avanzate come la produzione additiva.
La progettazione generativa può ottimizzare le progettazioni in più discipline, quali analisi strutturale, dinamica dei fluidi, gestione termica e simulazioni elettromagnetiche, per ottenere prestazioni ottimali in base a vari criteri. Consente ai progettisti di esplorare l’intero spazio di progettazione, scoprendo soluzioni innovative che potrebbero non essere state prese in considerazione tramite i metodi di progettazione tradizionali, e utilizza spesso tecniche di modellazione parametrica, in cui i parametri di progettazione vengono definiti e manipolati per guidare la generazione di alternative di progettazione. Forse il vantaggio più grande è che il design generativo immette sul mercato prodotti innovativi in tempi record. Quando viene utilizzato in modo più efficiente, il design generativo contribuisce a migliorare i processi e i risultati di progettazione attuali in tempi complessivamente più brevi.
IA e design generativo
L’intelligenza artificiale generativa e il design generativo sono due tecnologie trasformative che condividono un obiettivo comune, e cioè creare nuovi output, ma operano in domini distinti con metodologie e applicazioni uniche. Per sfruttare efficacemente il loro potenziale, è fondamentale stabilire definizioni chiare e comprendere le differenze tra questi due concetti. Sebbene entrambe le tecnologie siano state esplorate nell’ambito dell’architettura, c’è una crescente tendenza a scambiare i termini “design” e “IA”. L’IA generativa si riferisce ai sistemi di intelligenza artificiale che hanno la capacità di generare nuovi contenuti in modo autonomo, come testo, immagini, musica e persino video. Questi sistemi sono in genere basati su modelli di apprendimento profondo, in particolare varianti di reti avversarie generative (GAN) o modelli auto regressivi come la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI. L’IA generativa sfrutta vasti set di dati per apprendere modelli e distribuzioni, consentendo di produrre contenuti che imitano lo stile e le caratteristiche dei dati di addestramento. Le applicazioni dell’IA generativa abbracciano un’ampia gamma di campi, tra cui intrattenimento, creazione di contenuti, progettazione e persino ricerca scientifica. Ha implicazioni per la generazione di simulazioni realistiche, il miglioramento dei flussi di lavoro creativi e l’assistenza nello sviluppo di nuovi prodotti e servizi. La diffusione stabile e la rete di controllo hanno guadagnato particolare popolarità nell’architettura, specialmente per la generazione di materiali e concetti.
La progettazione generativa, d’altro canto, è una metodologia di progettazione che prevede l’uso di algoritmi per esplorare una vasta gamma di possibili soluzioni a un dato problema. È particolarmente diffusa in campi come l’architettura, l’ingegneria e la progettazione di prodotti. La progettazione generativa inizia con la definizione di obiettivi di progettazione, vincoli e parametri, come proprietà dei materiali, limitazioni di produzione e criteri di prestazione. Gli algoritmi, quindi, generano e valutano iterativamente numerose alternative di progettazione, spesso utilizzando tecniche di ottimizzazione per perfezionare e migliorare le soluzioni.
Differenze principali:
- Dominio: l’intelligenza artificiale generativa si concentra principalmente sulla generazione di contenuti digitali, come immagini, testo e musica, mentre il design generativo si occupa della creazione di progetti e prototipi fisici.
- Metodologia: l’intelligenza artificiale generativa si basa sull’apprendimento di modelli e distribuzioni dai dati per generare nuovi contenuti, mentre il design generativo utilizza algoritmi per esplorare e ottimizzare soluzioni di progettazione in base a criteri predefiniti.
Applicazioni: l’intelligenza artificiale generativa trova applicazioni nella creazione di contenuti, nell’intrattenimento e nella ricerca, mentre il design generativo è prevalente in architettura, ingegneria e progettazione di prodotti per ottimizzare prestazioni ed efficienza.
Combinando la potenza dell’intelligenza artificiale generativa con il design generativo, architetti e progettisti possono sbloccare possibilità creative senza pari. Integrando GenAI con i principi del Generative Design, che enfatizzano l’esplorazione e l’ottimizzazione iterative, si crea una sinergia che consente di iterare rapidamente attraverso le varianti di progettazione, scoprire soluzioni innovative e spingere i confini di ciò che è possibile. Insieme, GenAI e Generative Design formano un duo dinamico, rivoluzionando il modo in cui affrontiamo le sfide di progettazione e plasmando il futuro dell’ambiente costruito.
In conclusione, mentre l’intelligenza artificiale generativa e la progettazione generativa condividono un obiettivo comune di generare nuovi output, operano in domini distinti e impiegano metodologie diverse. Entrambe le tecnologie, tuttavia, stanno guidando l’innovazione e spingendo i confini della creatività e della risoluzione dei problemi nel settore dell’architettura. Comprendere le loro differenze è essenziale per sfruttare il loro potenziale e sfruttarle efficacemente nei rispettivi domini e in combinazione tra loro. Questo approccio innovativo fornisce una vasta conoscenza e intuizioni, offrendo una nuova modalità di pratica per il futuro di cui dovremmo essere entusiasti.
Progettazione generativa e ottimizzazione topologica
L’ottimizzazione topologica e la progettazione generativa sono concetti simili nell’ambito dell’ingegneria e della progettazione di prodotti. Entrambi i termini si riferiscono a processi iterativi che utilizzano algoritmi computazionali per generare progetti ottimizzati in base a vincoli e obiettivi specificati. L’ottimizzazione della topologia è chiamata così perché è un metodo che ottimizza la topologia di un design, che si riferisce alla forma, al layout e alla distribuzione del materiale in un design. Sia l’ottimizzazione topologica che la progettazione generativa possono generare più opzioni di progettazione in base a parametri di input e vincoli e quindi valutarle per trovare la soluzione ottimale. A differenza dell’ottimizzazione topologica, il design generativo accelera e arricchisce i processi di ingegneria standard. Stimola l’innovazione, velocizza il ciclo di sviluppo e promuove l’uso sostenibile dei materiali. Automatizzando la generazione di opzioni di progettazione, ci si può concentrare sull’ottimizzazione e sulla personalizzazione, migliorando le prestazioni del prodotto senza complessità o costi aggiuntivi. Mentre l’ottimizzazione topologica si concentra sulla distribuzione dei materiali all’interno di uno spazio per l’efficienza strutturale, il design generativo esplora una gamma più ampia di possibilità, generando soluzioni multiple che considerano funzionalità, producibilità e costi, offrendo un approccio più versatile alle sfide di progettazione.
L’ottimizzazione topologica, come sottoinsieme della progettazione generativa, si concentra sulla determinazione della distribuzione ottimale del materiale all’interno di un dato spazio di progettazione per raggiungere i criteri di prestazioni desiderati. L’ottimizzazione topologica mira a creare progetti che massimizzino l’efficienza strutturale rispettando al contempo i vincoli di peso, stress o rigidità rimuovendo o ridistribuendo iterativamente il materiale non necessario.
Nell’ottimizzazione topologica, il dominio di progettazione è suddiviso in elementi finiti e vengono impiegati algoritmi matematici per determinare la disposizione ottimale di questi elementi. Gli algoritmi analizzano il comportamento strutturale e le prestazioni di progettazione, perfezionando iterativamente la forma rimuovendo o aggiungendo materiale per ottenere il risultato desiderato. D’altro canto, la progettazione generativa comprende un approccio più ampio che va oltre l’ottimizzazione strutturale e può incorporare vincoli di produzione, considerazioni estetiche e preferenze dell’utente.
La progettazione generativa è uno strumento potente che può portare a progetti innovativi che richiederebbero più lavoro per essere realizzati con i metodi di progettazione tradizionali. Inoltre, la sua capacità di generare e valutare rapidamente più opzioni di progettazione lo rende uno strumento ideale per progettisti, ingegneri e produttori che cercano di ottimizzare i loro progetti per specifici criteri di prestazioni e vincoli.
La progettazione generativa è uno strumento potente che può portare a progetti innovativi che richiederebbero più lavoro per essere realizzati con i metodi di progettazione tradizionali. Inoltre, la sua capacità di generare e valutare rapidamente più opzioni di progettazione lo rende uno strumento ideale per progettisti, ingegneri e produttori che cercano di ottimizzare i loro progetti per specifici criteri di prestazioni e vincoli.
Le applicazioni del design generativo
Le applicazioni del design generativo esistono in molti settori, dall’aerospaziale all’architettura, dalla produzione ai beni di consumo. Gli ingegneri che utilizzano il design generativo cercano spesso di risolvere complesse sfide ingegneristiche. Tali sfide includono la riduzione del peso dei componenti e dei costi di produzione, la personalizzazione dei componenti e l’ottimizzazione delle prestazioni.
Ad esempio, nel settore della produzione automobilistica, gli ingegneri utilizzano il design generativo per ridurre il peso dei componenti, migliorare le aree di progettazione deboli, diminuire i costi di produzione tramite il consolidamento dei componenti e ridurre il time-to-market per i nuovi prodotti.
Analogamente, nel settore delle attrezzature sportive, i progettisti sfruttano il design generativo per raggiungere nuovi livelli di prestazioni del prodotto riducendo al minimo i costi di produzione. Nel settore aerospaziale, il design generativo consente ai produttori di aerei di ridurre il peso e migliorare la resistenza dei componenti degli aerei, aiutando le compagnie aeree a ridurre il consumo di carburante per abbassare di conseguenza i costi e le emissioni.
Progettazione generativa e stampa 3D
La progettazione generativa e la stampa 3D sono due tecnologie che possono essere combinate per creare prodotti nuovi e innovativi. Nella progettazione generativa, l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e la simulazione generano varie alternative di progettazione in base a specifici obiettivi e vincoli di progettazione. Il processo prevede la definizione di obiettivi di progettazione, vincoli e parametri e consente al computer di creare e valutare più opzioni di progettazione. La stampa 3D è un processo che crea oggetti fisici costruendo materiale strato per strato. Può sviluppare prodotti, tra cui geometrie complesse, elementi funzionali integrati e forme personalizzate. La progettazione generativa combinata con la stampa 3D offre diversi vantaggi:
- Sviluppo del prodotto più rapido: la progettazione generativa e la stampa 3D possono ridurre il tempo necessario per lo sviluppo del prodotto, poiché i progetti possono essere generati e i prototipi prodotti rapidamente.
- Ottimizzazione della progettazione migliorata: gli algoritmi di progettazione generativa possono essere utilizzati per ottimizzare i progetti per specifici criteri di prestazioni, come resistenza, peso, rigidità o costi di produzione, e la stampa 3D può essere utilizzata per produrre rapidamente prototipi e prodotti finali.
- Costi inferiori: riducendo la necessità di progettazione e prototipazione manuale, la combinazione di progettazione generativa e stampa 3D può ridurre i costi e aumentare l’efficienza.
- Maggiore libertà di progettazione: gli algoritmi di progettazione generativa possono generare progetti che potrebbero non essere ancora stati presi in considerazione dai progettisti umani e la stampa 3D può essere utilizzata per produrre forme e geometrie complesse che sarebbero impossibili da realizzare utilizzando i metodi di produzione tradizionali.
Nel complesso, la progettazione generativa e la stampa 3D possono creare prodotti nuovi e innovativi che soddisfano specifici obiettivi di progettazione e criteri di prestazione. La stampa 3D funziona bene con la progettazione generativa perché fornisce un mezzo flessibile e veloce per produrre un modello tridimensionale ad alta risoluzione di una o più iterazioni di progettazione per un prodotto finale conveniente. In generale, in termini economici, la convenienza della stampa 3D aumenta parallelamente alla complessità di un’iterazione di progettazione.
Vantaggi del progetto generativo
Il progetto generativo offre diversi vantaggi rispetto ai metodi di progettazione tradizionali, tra cui: una maggiore creatività e innovazione; maggiore efficienza e velocità; una migliore ottimizzazione e prestazioni; collaborazione migliorata; maggiore diversità e inclusività; scalabilità migliorata e sostenibilità migliorata.
Uno dei vantaggi più evidenti è la possibilità di generare geometrie complesse con la progettazione generativa. La progettazione generativa può creare geometrie complesse che potrebbero non essere possibili con i metodi di produzione tradizionali, come strutture interne e modelli reticolari, che possono aiutare a migliorare le prestazioni e la funzionalità del prodotto finale.
Un altro vantaggio è l’elevato grado di personalizzazione. La progettazione generativa può essere utilizzata per creare prodotti personalizzati, poiché il design può essere facilmente modificato per soddisfare le esigenze specifiche del cliente. Ciò può aumentare l’attrattiva del prodotto finale.
Inoltre, la progettazione generativa può ottimizzare una progettazione per criteri di prestazioni specifici, come resistenza, peso e costo, portando a prestazioni del prodotto finale migliorate.
Pertanto, il design generativo ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui progettiamo e produciamo i prodotti perché consente a progettisti e ingegneri di esplorare una gamma molto più ampia di opzioni di progettazione e trovare soluzioni ottimali.
Il processo di progettazione generativa è iterativo. I passaggi vengono ripetuti secondo necessità in un processo di progettazione iterativo fino a quando non viene trovato un progetto ottimale.
La tecnologia di progettazione generativa può utilizzare diversi algoritmi, come algoritmi evolutivi, algoritmi di intelligenza collettiva o reti neurali artificiali, per generare opzioni di progettazione.
La stampa 3D consente di creare prodotti con strutture interne intricate, come spazi vuoti e modelli reticolari, che possono aiutare a ridurre il peso e migliorare le prestazioni. Inoltre, la stampa 3D consente la produzione su richiesta. La produzione su richiesta significa che i prodotti possono essere creati in base alle esigenze senza dover ricorrere a produzioni su larga scala. Ciò può aiutare a ridurre gli sprechi e migliorare l’efficienza. Un altro vantaggio della stampa 3D è la capacità di utilizzare un’ampia gamma di materiali, tra cui metalli, plastica, ceramica e persino materiali biologici, che consente di creare prodotti con proprietà uniche e prestazioni migliorate. Infine, la stampa 3D consente prodotti personalizzati, poiché il design può essere facilmente modificato per soddisfare le esigenze specifiche del cliente.
Svantaggi
Sebbene il design generativo offra molti vantaggi, ci sono anche alcuni potenziali svantaggi da considerare, tra cui:
- Dipendenza dalla tecnologia: il design generativo si basa in gran parte sulla tecnologia, inclusi algoritmi e software, ed è quindi vulnerabile a problemi tecnici, come bug del software o problemi di compatibilità.
- Controllo limitato: il design generativo spesso comporta la cessione di un certo grado di controllo sul processo di progettazione al software, con conseguenti progetti al di fuori della visione o degli obiettivi del progettista.
- Bias negli algoritmi: gli algoritmi di progettazione sono solo buoni dati di addestramento in ingresso. Possono presentare bias o discriminazioni se i dati di addestramento sono diversi e rappresentativi.
- Costo elevato: il software può essere costoso e richiedere competenze e conoscenze specialistiche, rendendolo inaccessibile a molti progettisti e ingegneri.
- Comprensione limitata: il design generativo è un campo relativamente nuovo. Molti designer e ingegneri potrebbero aver bisogno di una comprensione più approfondita degli algoritmi e dei processi coinvolti, il che porta a limitazioni nella personalizzazione e nell’ottimizzazione dei design.
- Mancanza di feedback tattile: il design generativo in genere si basa su simulazioni basate su computer, che possono essere limitate nel fornire al designer un senso del tatto, del movimento o di altri feedback fisici.
- Necessità di intervento umano: sebbene il design generativo automatizzi molti aspetti del processo di progettazione, richiede comunque l’intervento umano per valutare e perfezionare i design e per garantire che i design finali soddisfino gli obiettivi e i requisiti del designer.
Nonostante questi potenziali svantaggi, il design generativo è ancora uno strumento prezioso per designer e ingegneri, offrendo molti vantaggi che possono migliorare il processo di progettazione e portare a risultati migliori. È essenziale considerare attentamente i vantaggi e gli svantaggi del design generativo e scegliere il software e gli strumenti giusti per soddisfare le proprie esigenze e i propri obiettivi di progettazione specifici.
Considerazioni finali
Il design generativo sta trasformando il settore dell’architettura e l’ambiente costruito. Dal risparmio di tempo e denaro al salvataggio del pianeta attraverso edifici sostenibili ed efficienti dal punto di vista energetico, sia gli architetti che gli altri operatori del settore stanno raccogliendo i frutti. La digitalizzazione e il design generativo sono il futuro del settore e l’aggiornamento delle competenze, la gestione dei dati, gli aspetti legali e l’implementazione devono essere tutti affrontati in modo chiaro e mirato per ottenere il massimo da queste piattaforme. Per riassumere, la progettazione generativa può generare varie opzioni di progettazione in base a input quali forme geometriche e vincoli. In combinazione con la produzione additiva, la progettazione generativa consente un processo di sviluppo del prodotto più efficiente ed efficace consentendo l’esplorazione di varie opzioni di progettazione, la produzione di geometrie complesse e strutture leggere e la prototipazione e il collaudo rapidi. In combinazione con la simulazione CAE, la progettazione generativa consente di trovare una progettazione ottimizzata che soddisfi gli obiettivi di prestazioni desiderati simulando un test fisico ben prima che venga eseguito (o sostituendolo).
La combinazione definitiva è la simulazione e l’ottimizzazione basate sull’intelligenza artificiale. Infatti, la previsione deep learning accelera il software CAE che richiede molto tempo per velocizzare i cicli di progettazione. Inoltre, gli algoritmi di ottimizzazione funzionano insieme all’IA, creando così un’IA veloce equivalente alle campagne di ottimizzazione dispendiose in termini di tempo di CAE e del software di ottimizzazione tradizionale.
Vale anche la pena menzionare che c’è chi pensa che il design generativo renderà i designer ridondanti attraverso l’uso dell’automazione e dell’intelligenza artificiale. Questo è ben lontano dalla verità: la tecnologia non è progettata per sostituire il designer, è costruita per consentirgli di esplorare concetti di design completamente nuovi che portano le prestazioni e l’efficienza del prodotto a nuovi livelli.
