5 fattori che cambieranno il settore della tecnologia e della progettazione nel 2017 e oltre

Di Jeff Kowalski
- 12 gen. 2018 - 7 Min. Tempo Di Lettura
technology predictions person wearing VR headset

A volte, anche gli intellettuali più lungimiranti fanno previsioni sbagliate.

Nel 1878, l’ingegnere elettronico Sir William Preece disse che il telefono non avrebbe mai sostituito i “”. Nel 1946, Darryl Zanuck, produttore cinematografico della 20th Century Fox, dichiarò che la gente si sarebbe  dopo sei mesi dal suo lancio sul mercato. Nel 1977, l’ingegnere/imprenditore Ken Olsen disse: “Non c’è motivo per volere un computer in casa propria”.  (A parte il fatto che  una versione fantascientifica degli attuali dispositivi domestici dell’Internet delle cose, su cui potrebbe ancora sbagliarsi).

Autodesk Inventor catalog items
Articoli del catalogo Novel 3D per Autodesk Inventor generati da IA. Per gentile concessione di Autodesk.

Porsi come una sorta di “indovino della tecnologia” è un rischio, ma guardare al 2017 e oltre, mi entusiasma. Per la prima volta, sento davvero che il CAD (computer-aided design) e il CAM (computer-aided manufacturing) saranno una realtà nella mia vita. Fino ad oggi, i computer non hanno mai preso parte al processo mentale delle persone. Hanno solo pazientemente aspettato istruzioni, senza mai spingere le persone oltre i confini creativi.

Ma tutto ciò sta cambiando. Ecco cinque trend che caratterizzeranno il mercato tecnologico e il settore della progettazione:

1. La realtà virtuale avrà un forte impatto sul settore delle costruzioni.  La realtà virtuale (RV), intesa come strumento a supporto degli architettiè un trend in crescita, ma l’effetto più forte potrebbe aversi sul settore delle costruzioni. La realtà virtuale fornisce ai professionisti delle costruzioni una rappresentazione più fedele di quanto di solito si ottiene dai programmi testuali (come ad esempio il diagramma di Gantt) e dai dati grafici 3D (come i modelli BIM).

Con la realtà virtuale, gli appaltatori potranno girare, virtualmente, nel cantiere e vedere come si trasformerà di lì a una settimana. Una volta “immersi” nei dati, potranno rilevare eventuali problemi, risolvere le interferenze e coordinare le modifiche prima che il cantiere sia realmente operativo. Gli addetti ai lavori potranno effettuare anche dei sopralluoghi.

Le  di questo cambiamento, che trasforma il modo in cui i direttori e gli addetti ai lavori si relazionano con i dati, si tradurranno in risparmio di tempo e denaro, così come in prevenzione di errori e incidenti.

2. L’apprendimento automatico porterà la creatività progettuale a nuovi livelli. L’accelerazione dell’apprendimento automatico è esponenziale. Nello stesso modo in cui gli scienziati hanno stimolato la mente umana in senso sinestetico per , è possibile inserire dei “neuroni” nel software per scoprire oggetti che non sono mai stati inventati.

Un esempio è il progetto  di Autodesk, che estrae enormi quantità di dati, discerne le relazioni tra le parti (ad esempio gli ingranaggi, i bulloni e le viti), raggruppa le cose in base alla forma e dà consigli in materia. Poiché questo sistema è stato “addestrato”, ha sviluppato un riconoscimento simile al modo in cui funziona il cervello umano. Nello stesso modo in cui le persone sanno distinguere tra un cane e un gatto, la stessa cognizione esiste nel software.

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Interpretazione di Design Graph del “Chairoplan”. Per gentile concessione di Autodesk.

Facciamo finta di stimolare alcuni neuroni per costruire una sedia e altri per creare un aereo: è possibile passare da un gruppo di neuroni all’altro, stimolare un “falso ricordo” e veder prendere forma un prodotto a metà tra i due oggetti. Ad essere interessanti non sono questi esempi dissimili morfologicamente, bensì il fatto di guardare nelle vicinanze degli oggetti che già esistono e trovare spazi inesplorati tra di loro – e che potrebbero portare a nuove opportunità di sviluppo di un prodotto.

3. La capacità dei robot di percepire renderà la produzione più veloce e più accurata. I dispositivi IoT (Internet of Things, l’Internet delle cose) a disposizione dell’utenza consumer possono essere molto, se non addirittura troppo elaborati. Perché dovrei aver bisogno di un tostapane connesso allo smartphone se con 35 euro posso comprarmi un Black&Decker che farà egregiamente il suo lavoro? Nel vicino futuro, l’IoT avrà un forte impatto nella robotica industriale.

Fino ad oggi, i robot hanno agito “ciecamente”, eseguendo le stesse interazioni —indipendentemente dalle persone, dagli altri robot o dal pezzo da lavorare. Guardando al futuro, i robot di produzione dovranno essere più flessibili e adattabili alle diverse situazioni.

Fino ad oggi è stato fatto un lavoro importante con la robotica sensoriale—come ad esempio il Progetto Quipt di Madeline Gannon—per permettere ai robot di vedere l’ambiente circostante e modificare i loro programmi per evitare di ripetere gli stessi errori. L’Applied Research Lab di Autodesk sta inoltre lavorando a un robot per la produzione additiva su larga scala che lavora in base a obiettivi invece che attività. Mentre stampa, è in grado di capire se sta raggiungendo con successo l’obiettivo e, eventualmente, apportare modifiche.

Nel laboratorio si sta studiando un altro robot che, quando raccoglie una cosa che non ha mai visto, si fa “un’opinione” e decide qual è la parte impugnabile dell’oggetto. Se sbaglia, impara dai propri errori. Ciò che si potrebbe fare poi, è sostituire l’occhio del robot con una scena in rendering e istruirlo, ad esempio, alla raccolta di un mattoncino Lego in diversi scenari: un mattoncino su una panchina o un mattoncino tra tanti mattoncini.

Robot LEGOBot.Operando con il computer e il sistema di apprendimento automatico, il robot immagina diversi scenari, senza dover provarli nel mondo reale. È possibile eseguire in parallelo diversi scenari di addestramento in modo che, una volta che il robot ha imparato a prendere un mattoncino Lego, possa accelerare l’apprendimento tramite un processo offline che gli permette di imparare come prendere simultaneamente decine di milioni di oggetti. In questo modo imparerà ad afferrare qualsiasi cosa.

4. Il design generativo e la simulazione permetteranno di prevedere la producibilità. Vi ricordate battaglia navale?  Una volta posizionate sulla carta le proprie navi, il giocatore di turno sparava un colpo dichiarando un quadretto, per esempio C6; il colpo andava a segno se l’altro giocatore rispondeva che la casella era occupata da una sua nave. Quindi il primo giocatore poteva continuare, cercando di affondare la nave segnalando, per esempio, la vicina casella C4.  Con un po’ di tempo e di fortuna si poteva affondare la corazzata dell’avversario.

Il design generativo consente di muoversi come nel gioco di battaglia navale, mostrando dove sono posizionate tutte le navi. Con la simulazione e il design generativo, è possibile vedere tutte le possibilità e tutte saranno realizzabili perché vagliate prima dal computer.

Per esempio, Airbus ha utilizzato il design generativo per creare un componente per cabina aerea (una partizione che separa l’equipaggio dai passeggeri) più leggero del 45 per cento rispetto a un componente prodotto in maniera tradizionale. Delle 10.000 e oltre opzioni create con il design generativo, il team Airbus ne ha scelte un paio per testarle minuziosamente, utilizzando un software di simulazione. Ne è risultata una partizione leggera che poteva essere stampata, a colpo sicuro, da tre sistemi di produzione additiva.

Il processo non solo ha permesso di risparmiare tempo e denaro. Se le migliaia di nuovi aerei A320 attualmente in cantiere saranno dotati di questa partizione, si potranno ridurre le emissioni di CO2 di centinaia di migliaia di tonnellate l’anno.

5. Il crowdsourcing dei dati e il design generativo creeranno un ambiente di lavoro più “felice”.  Il design generativo avrà un impatto prima di tutto sul mercato manifatturiero, dove i tempi di ciclo sono brevi sin dall’ideazione del prodotto. Ma ci sono i margini affinché gli architetti possano utilizzare il design generativo per esplorare obiettivi, limiti e risultati.

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Un esempio di design generativo per l’edificio MaRS di Toronto.

Un esempio è l’approccio adottato da Autodesk e lo studio di architettura The Living con l’edificio MaRS: sono stati intervistati i dipendenti per capire le loro esigenze in termini di luce durante il giorno, di collaborazione, privacy e altro ancora. In base ai dati raccolti, lo strumento di design generativo ha creato diversi progetti tra migliaia di configurazioni.

Orientamento dell’edificio, disposizione delle finestre e ombreggiatura, numero di piani: questi aspetti e le relative implicazioni sono state tutte analizzate. Ma cos’è che migliora la produttività all’interno dell’edificio?  La risposta sta nella mappatura dei dati dell’indagine che mostrano le preferenze (che variano da persona a persona) calcolate dal computer.

Ciò significa che stiamo esplorando una situazione altamente dinamica con molteplici obiettivi, ed è lì che le tecniche di design generativo possono incidere maggiormente rispetto agli scenari tradizionali. Della serie, “colpito e affondato!”.

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