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L'edificio come organismo. Ottimizzazione computazionale organica delle sue parti

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00_Bertola_D_tesi.pdf (2.668Mb)
Author
Bertola, Davide
Supervisor
Magliocco, Adriano
Assistant supervisor
Canepa, Maria
Date
2020-12
Data available
2021-08-18
Abstract
La concezione della progettazione organica biomimetica assume un’identità profondamente pragmatica attraverso un’implementazione di algoritmi ottimizzanti. I processi di sviluppo biologico tendono ad efficientare le relativamente scarse risorse disponibili per massimizzare la funzionalità necessaria. Tali risultati sono il frutto di un processo evolutivo nel quale gli obiettivi fondamentali sono la sopravvivenza e la riproduzione in funzione dell’ambiente. Trasferendo i principi logici che regolano l’accensione e spegnimento di geni, l’espressione di tratti, e l’efficientamento delle risorse ad un ambito algoritmico, è possibile sfruttare la logica dell’ottimizzazione evolutiva in ambito progettuale. Il progettista diventa la mano che seleziona le condizioni al contorno rilevanti, i tratti da promuovere o sopprimere, e si occupa dell’interconnessione fra pragmatismo assoluto e necessità progettuali. Il suo toolbox comprende ottimizzazioni topologiche strutturali, climatico-ambientali e impiantistiche che, se usate in sincronia, danno vita ad un vero e proprio organismo, nel quale non è il singolo parametro ad essere ottimizzato, ma l’interconnessione delle parti. Lo scopo della tesi è di analizzare e provvedere un potenziale metodo di traduzione dei principi biomimetici ad un ambito algoritmico artificiale con il fine di instaurare una logica di ottimizzazione ecologica nel processo progettuale. L’universo e in modo particolare il pianeta Terra si rivelano essere un ottimo caso studio per una simulazione di ottimizzazione evolutiva. Gli strumenti di computazione sviluppati ad oggi ci pongono sul ciglio di un’esplorazione generativa virtuale nella quale miliardi di anni si comprimono in pochi minuti, offrendoci di esplorare le potenzialmente infinite possibilità offerte dal processo generativo.
Type
Thesis
Collections
  • Architettura [1197]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/3788
Metadata
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