De la sensórica y el Big Data a la vivencia más deslumbrante en VR pasando por BIM

Del artículo al que hace referencia Esteban Campos en LinkedIn me sale esta entrada sin quererlo, puesto que lo que pretendía ser una respuesta de acompañamiento y cortesía a la suya, simplemente no cabe como respuesta en LinkedIn por mi exceso de incontinencia literaria.

El análisis de los patrones del comportamiento humano en edificios y sus entornos próximos a través de cámaras y sensórica (el sistema de posicionamiento indoor de Phillips por ejemplo), de la influencia en el tiempo de agentes externos (más sensórica, de todo ello sabe bastante mi colega Manuel Meijide y así lo demuestra con su sensacional herramienta eVidens by Ilux) o de los consumos de suministros de forma sectorizada supone un volumen de información que podríamos considerar Big Data. Este análisis convenientemente estructurado nos da un punto de partida sólido y argumentado a la hora de plantear el programa de necesidades de edificios futuros o reformas o ampliaciones de existentes y evitar bochornosos resultados como este:

La famosa demostración que todos conocemos de la red

Más allá de la intuición que brinda la experiencia y los pálpitos que cada cual tenga, dicho análisis ofrece fundamentos de peso para acompañar los argumentos tradicionales.

Las simulaciones a las que hace referencia el artículo sobre una propuesta de un edificio en cuanto al comportamiento del personal, su deambular o su actividad son muy interesantes. En el mundo de los videojuegos y cine 3D, es muy común dotar a cada miembro de una masa de «personas digitales» con una IA con un cierto sesgo «random» dentro de una horquilla común de comportamiento. En nuestro sector esto ayuda mucho a comprender la eficacia del diseño y se lleva haciendo desde hace tiempo, por ejemplo para simular tiempos de evacuación en espacios ocupados por grandes aforos como estadios o salas de conciertos.

Teniendo en consideración el punto de partida del primer párrafo y las observaciones obtenidas a partir de las simulaciones del segundo, podemos remitir el diseño primigenio en su formato más abstracto a alguno de los nuevos sistemas que de diseño generativo van apareciendo y desarrollándose.

La formidable cubierta del edificio que alberga la Filarmónica del Elba, diseñado por Herzog & de Meuron, fue desarrollada a partir de un concepto más o menos abstracto con un fin único pero determinado por una serie de condicionantes. Codificado todo ello en Dynamo, dejamos que el algoritmo itere (si existe «iterar» como verbo) las veces necesarias hasta dar con el diseño final, que entra dentro de lo esperado, pero convenientemente refinado para caber dentro del marco establecido por los condicionantes, los que sean. Pues considerando esos condicionantes, vengan de donde vengan, Big Data de la sensórica del primer párrafo, y diseños más o menos conceptuales o abstractos del programa de necesidades, las iteraciones del diseño generativo computacional acercarán dicho diseño a una fase mucho más refinada o quizá definitiva de la solución pretendida.

Image © Iwan Baan via ArchDaily

Este ejemplo de «autorouting» óptimo de tuberías en un entorno existente obtenido como «point cloud» tras una sesión LIDAR me parece excelente.
Y luego, si queremos, ya experimentaremos en realidad virtual un modelo digital funcional del resultado obtenido, por ejemplo del cálculo de trazado de tuberías que menciono, a ver si el personal de mantenimiento se escalabra contra una de ellas o no.