Il Generative Design rappresenta una vera e propria rivoluzione che sta catturando l’attenzione di progettisti, ingegneri, designer e architetti. Una combinazione di algoritmi di apprendimento automatico e princìpi di progettazione e design, che consentono anche a chi è alle prime armi, in termini di progettazione, di sviluppare e proporre soluzioni creative e innovative in vari campi, dalla progettazione meccanica, a quella civile, architettura e design.
Il Generative Design è un approccio alla progettazione assistita dall’Intelligenza Artificiale, che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per generare una vasta gamma di possibili soluzioni di progettazione. A differenza del design tradizionale, in cui i progettisti creano manualmente una singola soluzione, il Generative Design esplora un’ampia varietà di opzioni, sulla base di un insieme di specifiche e vincoli forniti dall’utente. La progettazione generativa affonda le sue radici nel CAD, il quale è passato dai primi approcci di progettazione 2D, a quella 3D diretta e successivamente parametrica, utilizzando appunto dei parametri definiti a monte in correlazione tra loro; al CAD tradizionale si sono, poi, aggiunte le varie tecnologie di simulazione digitale che consentono la verifica del modello in corso di sviluppo, offrendo la possibilità di fare test di varia natura e intervenire con eventuali modifiche. Oggi, la nuova frontiera della progettazione assistita al computer è rappresentata dal Generative Design che, proprio perché basato su apprendimento automatico in combinazione con l’input dell’utente, riesce a garantire una più efficiente collaborazione tra computer e utilizzatore, sfruttando tutti i principi del Machine Learning. Si tratta, dunque, di un processo di progettazione iterativo, in cui l’ingegnere, l’architetto o designer definisce le variabili e i vincoli, i quali verranno poi formalizzati nell’algoritmo che, successivamente, genererà una certa quantità di soluzioni. Tale meccanismo si ripete fino al raggiungimento di un risultato che soddisfi il progettista.
Come funziona il Generative Design?
Il processo di Generative Design, come si accennava poc’anzi, è alimentato da algoritmi di apprendimento automatico che sono addestrati su una vasta quantità di dati di progetti esistenti. Tali algoritmi analizzano queste informazioni e identificano modelli, tendenze e soluzioni creative che possono essere applicate a nuove esigenze progettuali. L’utente specifica i parametri di progettazione come le dimensioni, i materiali, i requisiti funzionali e i vincoli di produzione, e l’algoritmo produrrà automaticamente diverse alternative che soddisfino tali indicazioni. In effetti, una delle caratteristiche chiave del Generative Design è la capacità di esplorare simultaneamente una vasta gamma di soluzioni e valutare automaticamente ciascuna di esse in base a criteri specifici. Per esempio, se si sta progettando una poltrona, l’algoritmo può generare centinaia di diverse configurazioni di forma, struttura e materiali, e ogni configurazione può essere valutata in base a criteri come la resistenza, l’ergonomia, l’estetica e la facilità di produzione: questo processo ripetitivo consente di identificare rapidamente le soluzioni più efficaci e di affinarne ulteriormente lo sviluppo. Quindi, a differenza della metodologia di progettazione tradizionale che inizia con un modello basato sulle conoscenze pregresse dell’ingegnere, il design generativo non richiede conoscenze precedentemente acquisite. Inoltre, mentre l’ottimizzazione topologica utilizza un modello CAD progettato dall’uomo che fornisce carichi e vincoli specifici al software il quale, quindi, produce un modello ottimizzando il layout del materiale in base a tali indicazioni, il design generativo non ha bisogno di un prototipo di riferimento iniziale, e l’ingegnere deve solo indicare una serie di specifiche al software di GD, che produrrà molti potenziali progetti: in pratica viene automatizzata la fase di ideazione del concept e delle bozze. Il progettista, praticamente, deve semplicemente definire il problema in termini di parametri e il software proporrà una serie di soluzioni.
La progettazione generativa avviene, sostanzialmente, in tre fasi principali: riunione, in cui il team di progettazione stabilisce i vari parametri quali requisiti di spazio, materiale, vincoli di costo e prestazioni, oltre agli obiettivi progettuali generali. Ideazione: in questa fase il software genera le diverse soluzioni secondo le specifiche fornite; infine si arriva alla valutazione, che i progettisti elaborano relativamente alle diverse opzioni generate e, a quel punto, viene scelta la soluzione che meglio risponde agli obiettivi del progetto.
Applicazioni e vantaggi del Generative Design:
Il Generative Design ha applicazioni in molteplici settori; nello specifico dell‘industria manifatturiera, rappresenta un valido aiuto in diverse aree come, per esempio, in produzione, per trovare nuovi modi per ridurre il peso dei componenti e può anche essere impiegato insieme alla stampa 3D e alla produzione additiva. Nell’industria automobilistica, il design generativo può essere utilizzato per esplorare nuove geometrie e forme per i ricambi auto, nella creazione di componenti leggeri e resistenti per automobili, aeromobili e altre applicazioni. Nel settore aerospaziale, inoltre, tale metodologia è molto efficace per creare nuovi progetti di aerei con l’obiettivo di migliorare l’impatto ambientale, la sicurezza e la riduzione del peso. Con le stesse finalità il GD si rivela un valido supporto nell’industria dei beni di consumo quali, per esempio, le attrezzature sportive, che possono essere progettate e realizzate per migliorare le prestazioni e ridurre i costi. Ovviamente nell’architettura, nella progettazione edile e nell’ambito dell’Interior Design, questa tecnologia trova un’applicazione ideale, per generare layout ottimizzati di spazi interni, modelli strutturali complessi e soluzioni energetiche efficienti. In generale, nei diversi ambiti il Generative Design si rivela estremamente efficace per la creazione e progettazione di parti e componenti, in modo più rapido e produttivo, a costi inferiori e maggiormente rispondenti ai requisiti di sostenibilità.
Ora, al di là dei vari settori in cui il GD può essere impiegato, i vantaggi che questo presenta sono fin troppo evidenti, a partire dalla personalizzazione di massa, in quanto, combinato con le diverse tecnologie dell’Industria 4.0 – che ormai hanno preso piede in diversi contesti -, rende molto più semplice provare un nuova variante di progetto o modificarne le specifiche, la qual cosa ovviamente porta a una maggiore efficienza. L’esplorazione simultanea rappresenta un altro aspetto strategico, poiché attraverso gli strumenti di progettazione generativa, si possono esaminare e valutare contemporaneamente molte iterazioni di progettazione, a volte centinaia di migliaia, consentendo all’ingegnere di verificare velocemente le diverse opzioni. Il design generativo permette, inoltre, una cronologia di progettazione più rapida, dal momento che automatizza alcune delle attività meccaniche, coinvolte nell’ideazione e nella progettazione, estremamente dispendiose in termini di tempo; il progettista può, così, concentrarsi maggiormente sul miglioramento continuo e sulla definizione dei problemi in modo più specifico. Infine, va considerata la facilità dell’approccio progettuale, in particolare per i progettisti cosiddetti ‘entry-level’, consentendo loro di creare qualcosa che funzioni fin da subito; pertanto, avendo alla base un minimo di competenze in ambito CAD, la progettazione generativa è relativamente facile da imparare.
Il Generative Design, dunque, offre numerosi vantaggi rispetto al design tradizionale, appunto perché, permettendo di esplorare rapidamente un’ampia gamma di soluzioni innovative, accelera il processo di progettazione e consente ai progettisti di superare i limiti delle loro stesse intuizioni; inoltre, tenendo conto dei parametri e vincoli specifici, garantisce la fattibilità e l’ottimizzazione delle soluzioni generate. Ciò porta a progetti più efficienti dal punto di vista energetico, più leggeri, più resistenti e meglio adattati a determinate esigenze, con evidenti benefici, di conseguenza, anche in termini di impatto ambientale e sostenibilità.
Il Generative Design rappresenta solo l’inizio di un epoca in cui l’Intelligenza Artificiale sarà sempre più coinvolta nel processo creativo; con l’avanzare della tecnologia, è possibile immaginare un’interazione più stretta tra l’AI e i progettisti, in cui l’algoritmo diventa un collaboratore creativo che offre suggerimenti, ispirazioni e soluzioni in tempo reale. Ciò potrebbe portare a una nuova forma di co-design creativo, nel quale l’Intelligenza Artificiale e l’essere umano lavorano insieme per sviluppare soluzioni sempre più innovative. Si tratta, dunque, di una tecnologia che sta trasformando radicalmente il modo in cui la progettazione viene concepita e realizzata: con le sue applicazioni in svariati settori e le sue potenzialità future, costituisce una tappa significativa nell’evoluzione della creatività umana.
Ovviamente è sempre opportuno ribadire che il Generative Design, come qualsiasi strumento basato su AI, non può e non deve sostituirsi alla capacità critica e creativa dell’uomo, ma deve essere recepito piuttosto come un valido aiuto, una sorta di ‘assistente virtuale’ che gli evita operazioni ripetitive e attività a basso valore aggiunto, dispendiose di tempo.
Siamo solo all’inizio di questa rivoluzione, e il futuro della progettazione generativa promette di essere molto più sorprendente e stimolante di quanto si possa immaginare, sempre che la nuova generazione di ingegneri e progettisti sia in grado di coglierne le potenzialità, mettendole a servizio delle proprie competenze e del proprio ingegno.
Qual è, dunque, il messaggio per le aziende? il Generative Design è senza dubbio un’opportunità che non possono farsi sfuggire: sicuramente molto è legato al punto a cui le imprese sono arrivate nel loro processo di digitalizzazione, e questo rappresenta un motivo in più per accelerare questo percorso di trasformazione. La concorrenza magari si è già mossa in questa direzione e potrebbe essere un passo avanti!