3. Disseny i programació

3.3. Disseny generatiu

Si el disseny paramètric consisteix a aplicar una sèrie de regles i relacions entre els elements d’un disseny per a crear no un únic producte final, sinó un sistema capaç de generar un gran nombre de solucions possibles, el disseny generatiu va un pas més enllà, ja que confia al programa la creació automatitzada d’aquestes solucions. De la plantilla que determina el marc de resultats possibles (com il·lustra clarament Material Design de Google) passem a un sistema aparentment autònom que és capaç de generar dissenys sense la intervenció humana, partint d’una sèrie de regles que sovint s’inspiren en les lleis de l’evolució natural i els organismes vius.

L’art generatiu es refereix a qualsevol pràctica artística en què l’artista utilitza un sistema, sia un conjunt de regles de llenguatge natural, un programa d’ordinador, una màquina o un altre procés, que es posa en marxa amb un cert grau d’autonomia, contribuint així a la realització d’una obra d’art o donant com a resultat una obra d’art completa.

P. Galanter (2016). «Generative Art Theory». A: Christiane Paul (ed.). A Companion to Digital Art (pàg. 151). Nova York: John Wiley & Sons.

L’autonomia del sistema emprat es tradueix en el fet que no requereix que l’artista (o dissenyador) prengui decisions a cada pas, com ho faria si se cenyís a una plantilla o seguís un conjunt de regles de composició. En una segona definició de l’art generatiu, Galanter dona encara més importància a aquest aspecte:

L’art generatiu es refereix a qualsevol pràctica artística en què l’artista cedeix el control a un sistema amb autonomia funcional que contribueix o resulta en una obra d’art acabada. Els sistemes poden incloure instruccions en llenguatge natural, processos biològics o químics, programes de computació, màquines, materials autoorganitzats, operacions matemàtiques i altres processos.

P. Galanter (2016). «Generative Art Theory». A: Christiane Paul (ed.). A Companion to Digital Art (pàg. 154). Nova York: John Wiley & Sons.

L’art generatiu està actualment en auge gràcies al desenvolupament de les nombroses eines de programació creativa que hem vist en l’apartat «Crear amb codi». En concret, Processing, Pure Data, vvvv, openFrameworks, Cinder i Max/MSP faciliten la creació de projectes d’art i disseny generatiu, ja que permeten no solament compondre una única peça (sia una animació, composició sonora, instal·lació interactiva, etc.), sinó també programar un procés automatitzat que pot generar infinites composicions. Un exemple il·lustratiu de les possibilitats del disseny generatiu el trobem a 10.000 Paintings, un projecte que l’estudi londinenc Field va realitzar per encàrrec del fabricant de paper G. F. Smith. Els dissenyadors van crear un programa que generava automàticament diferents vistes d’una complexa estructura geomètrica, en diferents colors. Cadascuna d’aquestes «vistes», fins a completar les deu mil unitats, es va imprimir amb una impremta digital a la portada d’un catàleg de G. F. Smith, de manera que cada exemplar era diferent als altres. Nominat entre els dissenys de l’any 2012 per The Design Museum (Londres), aquest projecte tenia per objectiu mostrar les possibilitats de la impressió digital, i també les del disseny generatiu.

El mateix nombre de dissenys produïts deixa clar que no podrien haver estat creats per una persona (o un equip de persones), sinó que són necessàriament fruit d’un procés automatitzat. Amb tot, els dissenyadors van intervenir en una part del mateix, seleccionant les «vistes», que generava el programa, que els resultaven més interessants.

Field aconsegueix en aquest projecte un equilibri entre la creació automatitzada i la participació directa del dissenyador. Aquest equilibri (que es presenta de forma similar en el disseny paramètric) és particularment rellevant en els projectes de disseny d’un producte, en què més enllà d’una simple variació de les composicions es busquen les solucions més adequades a un problema específic, emprant la computació evolutiva. Ja amb els primers ordinadors sorgeix la idea d’aplicar els principis de l’evolució natural en la resolució de problemes. Aquest concepte es desenvolupa en els anys 60 i 70 amb la computació evolutiva (evolutionary computation), que gràcies a la impressió en 3D ha fet el salt del programari al maquinari i el que Agoston Eiben i Jim Smith (2015) denominen objectes evolutius. En termes generals, l’ús d’algorismes evolutius permet generar ràpidament un ampli espectre de solucions possibles per a un problema. Solament cal determinar els paràmetres del problema i el nivell d’adequació de les solucions que ens ofereix el programa. Amb tot, segons adverteixen els investigadors, «no hi ha garanties que aquesta cerca [de solucions] sigui efectiva o eficient» (Eiben i Smith, 2015, pàg. 477). Això no impedeix que els algorismes evolutius s’emprin de forma cada vegada més estesa, ja que presenten una sèrie d’avantatges (Eiben i Smith, 2015, pàg. 480):

• Els algorismes no suposen idees preconcebudes sobre el problema.
• Són flexibles, ja que es poden combinar amb altres mètodes.
• Són robusts i adaptables als canvis.
• No se centren en una única solució i permeten prendre decisions una vegada es fan patents quines opcions són possibles.
• Poden produir solucions inesperades, però efectives.

Si bé aquest extrem encara no s’ha donat, sí que és cert que els projectes de disseny generatiu són fruit d’un procés més proper a la col·laboració amb la màquina que al seu ús com a mera eina. Aquesta distinció és fonamental en la definició que fa Jordan Brandt, assessor tecnològic d’Autodesk: mentre el disseny «explícit» consisteix a dibuixar una idea que el dissenyador duu al cap, el disseny generatiu consisteix a indicar a l’ordinador els objectius del disseny i deixar que el programa creï nombroses opcions, entre les quals s’escolliran les millors per a crear noves opcions fins a arribar al prototip definitiu (Rhodes, 2015). Un canvi substancial en el resultat d’aquest procés de disseny no és únicament la participació més activa de l’ordinador, sinó també la generació de solucions totalment inesperades.

Com assenyalen Eiben i Smith, els algorismes no tenen idees preconcebudes sobre el disseny que han de realitzar, no es deixen portar per qüestions estètiques o exemples de grans dissenys del passat, que sí que són factors de pes en la ment d’un dissenyador.

Estructures similars a esquelets d’animals o a les ramificacions d’un arbre demostren ser les més efectives per a distribuir les forces que ha de resistir una determinada estructura, emprant la mínima quantitat de matèria possible. Aquests dissenys «ossuts» solen ser posteriorment adaptats a models més regulars en el cas de peces de maquinària i altres elements de disseny industrial, però també es conserven en alguns dissenys d’objectes quotidians que permeten jugar amb la particular estètica d’unes formes que semblen orgàniques.

L’empresa destaca, entre els beneficis del disseny generatiu, la possibilitat d’explorar una àmplia varietat d’opcions, crear dissenys que no es podrien fabricar amb mètodes tradicionals i optimitzar l’ús dels materials, els mètodes de fabricació i els costos. El programari d’Autodesk s’empra en quatre tipus de processos de disseny generatiu:

1. Síntesi de formes: el programa produeix una sèrie d’alternatives a partir dels objectius i limitacions establerts pels dissenyadors.
2. Optimització de superfícies i reticles: el programa crea entramats i reticles interns en un objecte per a fer-lo més lleuger i resistent.
3. Optimització topològica: el programa redueix el pes d’un objecte realitzant una anàlisi que permet eliminar el material innecessari, sense perdre força o resistència.
4. Estructures trabeculars: el programa crea porus en estructures sòlides per a imitar ossos en implants mèdics.

A cadascun d’aquests processos li correspon un programa específic. Entre aquests, Dreamcatcher és el que resulta més interessant quant a la possibilitat de generar nous dissenys des de zero.

Aquests prototips són examinats pels mateixos dissenyadors, els quals indiquen quins els semblen millors i així s’inicia un nou procés en què el programa busca noves solucions a partir dels prototips escollits. Per a ajustar-se millor a les situacions reals, Dreamcatcher compta amb una extensa llibreria d’objectes predefinits, les característiques dels quals s’assemblen a les dels objectes que es volen dissenyar. D’aquesta manera, el disseny resulta d’un procés de diàleg entre el dissenyador i el programa, que es nodreix d’interaccions prèvies.

Entre els dissenys que s’han realitzat amb computació evolutiva en els últims anys, destaquem els exemples següents, en què les solucions facilitades pel procés algorítmic han donat lloc a peces de mobiliari inusuals o particularment eficaces:

• Bone Chair (2006): creada per Joris Laarman, aquesta cadira és el resultat d’una col·laboració entre el dissenyador i l’International Development Centre Adam Opel GmbH, un centre de recerca on Prof. Lothar Harzheim ha desenvolupat un programa que aplica la computació evolutiva en el disseny de peces per a automòbils. El programa, desenvolupat el 1998, crea una simulació de l’objecte en què calcula la pressió que rebrà en diferents parts i elimina tot el material que no és necessari. El disseny de Laarman es va generar atenent les especificacions de l’alumini, que va permetre crear una peça molt més esvelta. No obstant això, la major dificultat no va ser la que va suposar desenvolupar aquest model sinó aconseguir fabricar-lo en un únic motlle, per a no mostrar les juntes de les soldadures entre les diferents peces. Actualment, la Bone Chair forma part de les col·leccions de diversos museus, com el Rijksmuseum, MoMA i Vitra Design Museum.
• Lily (2009): l’estudi d’arquitectura i disseny MOS Architecture va encarregar al desenvolupador George Michael Brower que creés un programa de simulació d’una estructura basada en una sèrie de cercles que es dobleguessin amb la finalitat de generar una superfície elevada, a manera de banc o taula. Els cercles es combinen doblegant els seus extrems de manera que tota l’estructura es mantingui estable. Per mitjà d’aquesta simulació és senzill crear una estructura que s’adapti a un determinat espai i posteriorment encarregar la seva producció, que es resumeix a tallar i doblegar de forma precisa una sèrie de planxes metàl·liques i finalment pintar-les.
• Elbo Chair (2016): creada per Arthur Harsuvanakit i Brittany Prestin al laboratori de disseny generatiu d’Autodesk , aquesta cadira inspirada en el disseny escandinau sorgeix d’indicar a un programa a quina altura ha d’estar el seient, quin pes ha de suportar i amb quin material s’ha de produir. Els dissenyadors també van facilitar al programa un model 3D d’una cadira inspirada en els dissenys de Hans Wegner, amb la finalitat de dirigir els prototips cap a una configuració determinada. Entre els centenars de prototips generats per l’ordinador, Harsuvanakit i Prestin en van escollir alguns, a partir dels quals el programa va generar nous prototips fins a arribar a la forma final (Rhodes, 2016).
• Swish (2016): un projecte de l’estudi de Carlo Ratti, director del Senseable City Lab de MIT, aquest tamboret ha estat dissenyat per a l’empresa Cassina com una peça de mobiliari útil i elegant. En aquest cas, Ratti va partir d’un disseny previ, un tamboret format per 27 làmines de fusta que s’haurien de poder plegar i desplegar amb precisió per a formar el seient i sostenir degudament el pes d’una persona. El que van determinar els algorismes va ser la forma de cadascuna de les juntes que uneixen aquestes làmines i que tenen diferents formes per a col·locar cada peça en la posició que li correspon. D’aquesta manera, la computació evolutiva facilita resoldre un problema tècnic complex, però no determina la forma final de l’objecte, que sembla haver estat creat de forma totalment artesanal.

El disseny generatiu introdueix noves eines en el procés de disseny i pot transformar el paper del dissenyador, si bé, com demostra la cadira Swift, no sempre ha de canviar de forma radical l’aspecte de l’objecte, sinó que pot introduir millores en la seva estructura que resultin, en última instància, invisibles.