Первый шаг к будущему соседству

Перевод публикации от SideWalk Labs в соавторстве с Брайаном Хо

Представляем наш инструмент генеративного проектирования, который может помочь генерировать миллионы сценариев планирования и определять варианты, которые наилучшим образом отражают местные приоритеты.


При проектировании нового района планировщики, архитекторы и разработчики должны взвесить широкий круг конкурирующих целей, которые влияют на качество жизни. Например, повышенная плотность может создать больше рабочих мест и больше вариантов жилья, но это также может означать больше пробок или более высокие здания, которые отбрасывают тени на общественные места.

Целостное понимание этих компромиссов имеет решающее значение, поскольку сложную среду очень трудно изменить, и сообщества должны жить с этим выбором в течение многих лет. Но планирование работы может быть чрезвычайно фрагментарным, длительным и дорогостоящим, что затрудняет для профессионалов – не говоря уже об общинах – полную оценку и понимание всех их вариантов.

Сегодня различные эксперты группы планирования часто проводят отдельные анализы для создания проекта окрестностей: архитектор использует один тип программного обеспечения для моделирования солнечного света, инженер использует другой для планирования улиц, разработчик недвижимости моделирует экономику в электронной таблице и т. д. Время и затраты, необходимые для координации всех этих конкурирующих элементов, часто означают, что проектная группа может позволить себе разработать лишь несколько концептов с ограниченным пониманием того, как эти варианты повлияют на сообщество.

Чтобы помочь решить эти проблемы, мы разрабатываем инструмент генеративного проектирования, который может делать две вещи, которые существующие инструменты планирования не могут. Во-первых, используя машинное обучение и вычислительный дизайн, он может помочь планировщикам создавать не один или два, а миллионы сценариев комплексного планирования. Во-вторых, он может помочь оценить все виды воздействий, которые эти различные сценарии могут оказать на ключевые показатели качества жизни, создав набор вариантов, которые наилучшим образом отражают приоритеты сообщества.

Продолжая разработку этого инструмента, мы хотели бы поделиться некоторыми начальными подробностями о том, как он может помочь в планировании сегодня, а также о некоторых захватывающих способах, которыми он может помочь городам в будущем.

Как это работает: пример

В первую очередь стоит отметить: инструмент генеративного проектирования не автоматизирует процесс городского планирования и не устраняет необходимость в проектировании, управляемом человеком. Вместо этого он предоставляет набор функций, которые могут помочь командам планирования делать свою работу еще лучше.

Инструмент генеративного проектирования начинается с набора основополагающей информации, которая может включать географический район, физические или нормативные качества этого места и (при наличии) существующие планы развития. Руководствуясь вкладом дизайнера, он может затем извлекать данные об окружающей среде (а не впечатления), которые обычно используются инженерами, архитекторами и разработчиками для планирования окрестностей: такие как планировки улиц, ориентация блоков, экономика недвижимости, погодные условия, высотные нормы и многое другое.

Используя всю эту информацию, инструмент может «сгенерировать» ряд возможных сценариев – наряду с их ожидаемой эффективностью – для планировщиков, чтобы рассмотреть возможность их использования или уточнения по мере развития процесса проектирования. Часто приходит к проектам, которые традиционные методы планирования, возможно, не нашли.

Давайте взглянем на примеры, чтобы показать, что мы имеем в виду.

Чтобы продемонстрировать возможности инструмента, мы провели предварительное исследование возможных конфигураций для многоквартирного городского квартала. В этом случае существующая структура планирования района требует базового проекта развития, подобного приведенному ниже, который нацелен на выделение трех приоритетов сообщества: открытого пространства, дневного света и плотности (в данном случае через посредник общей площади пола, которая в основном общая площадь здания).

базисный

  • Открытое пространство – 45,3%
  • Дневной доступ – 49%
  • Общая площадь брутто (GFA) – 1 513 144 квадратных футов

Это хорошее начало, но инструмент общего дизайна может помочь изучить больше вариантов и максимизировать влияние дизайна. На начальном этапе наша группа по планированию использовала этот инструмент для создания тысяч проектных изменений, выполнив примерно 400 планов, которые превзошли базовый план по всем трем приоритетным факторам. Давайте посмотрим на несколько:

Генеративный дизайн # 00530

  • Открытое пространство – 5,2% больше
  • Дневной доступ – увеличение на 13,6%
  • Всего GFA – 24 243 дополнительных квадратных футов

Этот прогон внес незначительные изменения в базовый план, удалив некоторые здания, но добавив высоту другим. В результате этот дизайн создает небольшое увеличение в открытом пространстве и плотности, с большим увеличением доступа дневного света.

Генеративный дизайн # 00469

  • Открытое пространство – 3,31% больше
  • Дневной доступ – увеличение на 20,61%
  • Всего GFA – 196 710 дополнительных квадратных футов

Это моделирование внесло более умеренные изменения в базовый план, изменив построенную форму в каждом блоке, сохранив большое открытое пространство в правом верхнем углу. В результате этот дизайн создает небольшое увеличение открытого пространства, но среднее увеличение плотности и большое увеличение доступа дневного света.

Генеративный дизайн # 01140

  • Открытое пространство – увеличение на 12,6%
  • Дневной доступ – увеличение на 8,6%
  • Всего GFA – 496 781 дополнительных квадратных футов

Этот прогон внес довольно существенные изменения в базовый план, добавив значительную высоту к некоторым зданиям, удаляя другие, чтобы освободить место. Результатом является среднее увеличение дневного доступа, но большое увеличение открытого пространства и плотности. Такой выигрыш в открытом пространстве может создать близкие пространства соседства, которые играют важную роль в дополнении сети городских парков.

Потенциальная будущая заявка: содействие участию сообщества

Как показывает это тематическое исследование, генеративный дизайн не дает ответов – например, взвешивая цели и оценивая компромиссы, сообщество может решить, что в конечном итоге оно предпочитает базовый дизайн всем альтернативам. Инструмент может сделать процесс проектирования более целостным и эффективным, помогая планировщикам и сообществу принимать максимально обоснованные решения.

И хотя генеративный дизайн в настоящее время не предназначен для использования в качестве инструмента взаимодействия с сообществом, нетрудно представить, пользу от его использования в будущих разработках.

Рассмотрим будущее, в котором заинтересованные стороны озвучивают приоритеты и проблемы во время собрания сообщества, а инструмент генеративного проектирования имитирует, как эти факторы могут действовать в фактической разработке. Такой тип оценки и прозрачности в реальном времени может стать большим стимулом для совместного планирования.

Инструмент также имеет возможность становиться умнее со временем. С машинным обучением генеративное моделирование проекта может не только понять компромиссы между различными целями, такими как дневной свет и плотность, но также узнать, что работало (а что нет) за годы существующих проектов по соседству. Сегодня этот тип институциональных знаний находится в ловушке профессионализма, и их трудно передать сообществам.

В конце концов, если генеративный дизайн выполнит свою работу, он не просто сделает процесс планирования более доступным – это может привести к созданию районов, которые действительно отражают потребности и приоритеты сообществ, которым они служат.