También conocidos como algoritmos evolutivos, este aspecto del pensamiento computacional es capaz de generar diseños innovadores y objetos con geometrías complejas que se adaptan a las exigencias del medio social y ambiental.
El trabajo con los algoritmos genéticos comienza en los años 60 de la mano del arquitecto inglés John Frazer, aunque su trabajo encuentra mayor difusión años más tarde a través de su obra “An Evolutionary Architecture” (1995).
En el libro, el autor establece una relación entre los procesos evolutivos y la arquitectura. Su investigación de los procesos fundamentales detrás de la generación de formas lo lleva a considerar la arquitectura como una forma de vida artificial, y a proponer una representación genética que luego puede estar sujeta a procesos de desarrollo y evolución en respuesta al usuario y el entorno.
El objetivo de una arquitectura evolutiva, sugiere Fraser, es lograr en un entorno construido el comportamiento simbiótico y el equilibrio metabólico que son característicos del entorno natural. Pero con esto no pretende establecer una analogía superficial, sino la creación de una metodología de trabajo que permita desarrollar estructuras siguiendo los principios del diseño subyacentes en la naturaleza.
La aplicación de los algoritmos genéticos
La arquitectura evolutiva explora las posibilidades de los edificios para mejorar su desempeño de acuerdo con las demandas de sus habitantes y el entorno natural. Estas demandas son dinámicas, y cambian continuamente con el paso del tiempo, por lo que en consecuencia la arquitectura también debe adaptarse y cambiar.
Los algoritmos evolutivos ofrecen una solución efectiva a este problema: cuando una arquitectura necesita readaptarse al entorno, los algoritmos son capaces de buscar numerosas posibilidades de adaptación y encontrar la solución más adecuada, proporcionando métodos para que las estructuras se comporten de manera eficiente, y abordando factores de construcción bien definidos como el rendimiento estructural, mecánico, térmico y de iluminación.
Adicionalmente, este tipo de aplicaciones permite agilizar y automatizar procesos rutinarios en arquitectura e ingeniería. Imagina evaluar en forma automática múltiples alternativas de diseño para la implantación de un proyecto en un lote dado. Para este tipo de ejercicios se parte de las determinantes del lote, tanto físicas como normativas, y se establecen parámetros de diseño que dirigen la comprobación evolutiva de múltiples alternativas que cumplen con los indicadores de éxito del proyecto. Así, la decisión sobre la mejor opción cuenta con un repertorio que informa de manera amplia la realidad y soporta la elección.
Veamos algunos ejemplos.
Estación de metro Libadashi (Tokio)
La estación Lidabashi en Tokio, diseñada por el arquitecto Makoto Sei Watanabe, fue construida en el año 2000. Para su diseño se utilizaron modelos digitales basados en algoritmos genéticos, particularmente a la hora de evaluar las restricciones y condiciones de diseño en la estación de metro.
Oficinas de Alibaba en Shanghai
Foster + Partners ganó en 2020 un concurso para diseñar las nuevas oficinas de Alibaba, el gigante chino del comercio electrónico, en Shanghai. Su construcción será guiada por un proceso de diseño basado en algoritmos evolutivos.
El algoritmo combina varios aspectos que son cruciales para el proyecto, como ser muy sensible a las condiciones ambientales, maximizar las vistas exteriores y cumplir, a la vez, los requisitos de área específicos para las diferentes funciones del edificio. Otro desafío a resolver es alcanzar una mejor comodidad para el usuario en el espacio público central, protegiéndolo de los fuertes vientos invernales y el duro sol del verano, al tiempo que crea soluciones de espacio de trabajo a medida para los diferentes departamentos de Alibaba.
Un capítulo del diseño computacional
La aplicación de la arquitectura evolutiva se enmarca en el ámbito del diseño computacional, una forma revolucionaria de pensar en la arquitectura que se asocia con las artes digitales y la ingeniería.
El diseño computacional incorpora algoritmos, matemáticas y pensamiento generativo para crear diseños innovadores y objetos con geometrías complejas. A través de la conexión entre la tecnología, la sociedad y los espacios, el design by data nos permite juntar datos invisibles del entorno para integrarlos a las estructuras, lo que nos brinda la posibilidad de crear una "arquitectura viviente" basada en el ambiente, el contexto y la cultura.
En este marco, los algoritmos genéticos representan uno de los aspectos más interesantes y disruptivos del pensamiento computacional. No solo por su capacidad para generar diferentes soluciones a problemas estructurales, sino también por su potencial a la hora de generar nuevas oportunidades de negocio centradas en la sustentabilidad y la relación con un medio social y ambiental cambiantes.
