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大数据时代的信息

作为设计师, 在大数据时代,我们与信息的关系既赋予我们力量,也可能使我们陷入瘫痪. 从制图数据, 环境分析, 编程的数据, 以及社交媒体分析, 有无数的输入,我们可以用来推动我们的设计. 更重要的是, 随着我们的工具不断进步,我们的软件越来越智能, 我们使用这些数据的方式将开启越来越多的可能性.

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2020年7月16日

这是一种普遍的情绪, 但我认为,在2019冠状病毒病危机爆发期间,这种声音从未像现在这样响亮. 在封锁初期, I, 像大多数人一样, 是否对每日病例数和预测抱有乐观的希望,认为大流行将相对较快地结束. 当它不是的时候, I, 像大多数人一样, continued to watch as the uncertainty unfurled with our collective lack of understanding of case numbers; this was due to lack of testing, 无症状疾病传播的后果, 社区传播的程度, 和更多的. 我们对形势的理解似乎有很多漏洞,我们只了解了一半的情况. 显然,信息就是一切.

作为设计师, 在大数据时代,我们与信息的关系既赋予我们力量,也可能使我们陷入瘫痪.

似乎有无数的数据, 当我们构建设计模型时, 从哪里开始似乎很困难. 从制图数据, 环境分析, 编程的数据, 以及社交媒体分析, 有无数的输入,我们可以用来推动我们的设计. 更重要的是, 随着我们的工具不断进步,我们的软件越来越智能, 我们使用这些数据的方式将开启越来越多的可能性.

使用工具,如参数化和生成建模, 我们能够构建可定制的算法,可以使用任何或所有这些数据点作为输入. 然后,我们能够针对任何给定的设计问题生成和测试数千种不同的选项,以查看哪种配置可以实现性能因素的最佳平衡. 更重要的是, 随着这些方法变得越来越普遍, 随着新的研究和插件的出现,这些工具的生态系统日益强大,扩展了平台的功能. 对于设计师来说,这通常是一个可怕的前景, 听起来很像机器正在接管, 然而,我认为这与事实相去甚远.

一个不容忽视的重要因素是,这些数据点只能反映部分情况.

空间的设计是一种整体的实践. 它平衡了创造体验空间的艺术与技术科学. 虽然我们可以用这些数据点来合理化我们的设计,以优化他们的成功指数, 这并不意味着这些是 只有 衡量一个好的设计.

计算机是处理数字的非常有用的工具. 然而,它们并不是天生的智能工具. 它们和我们设定的一样聪明, 就我们可以量化设计的各个方面而言,它是聪明的. 某些性能方面,如平方英尺效率和太阳能分析是直接可测量的,并且相对简单地用于驱动设计. 但是,可以简化为这些可度量方面的项目很少. 试图量化更主观的方面,如审美特征或人类尺度的舒适度,也许可以通过代理来衡量, 但我认为,我们将这些方面概括为量化的方式总是会引起争论,并且无法捕捉到设计师经常做出的真正价值判断(现在我应该说), 随着人工智能研究的不断发展).

有很多工具可以帮助我们分析和建立联系, 我毫不怀疑,在设计中使用计算方法几乎总是有利于设计过程. 然而,它的适用范围是一个关键的考虑因素. 在一天结束的时候, 人类将成为设计的诠释者, 不是电脑, 而在“数据驱动”和“数据知情”之间的取舍,则取决于设计师作为设计问题的解释者,并发挥最终的策展作用.


Michael是一名计算机设计师,拥有多伦多大学建筑学硕士学位. 加入IBI以来, Michael在公司广泛的实践领域带来了创新的技术驱动的设计解决方案,包括 体系结构, 室内设计, 城市规划. 作为区域计算设计主管,Michael带来了他的专业知识 参数化建模, 分析, 通过设计的各个环节来提高工作流程的效率和设计能力.

迈克尔·李的大头照

写的 迈克尔•李

助理|区域计算设计主管
多伦多东部
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