В своей книге «Наука в эпоху компьютерного моделирования» философ науки Эрик Винсберг (2010) поощряет такой подход, развивая концепции и значение методов моделирования для экспериментальной работы. Он приводит множество примеров подтверждая это утверждение, иллюстрируя моделирование как метод генерации гипотез, построение теории, проверка и подтверждение, подчеркивая эпистемологию моделирования в целом.
Помимо этих аспектов, он демонстрирует необходимость репрезентативной методы, используемые симулятором. Поскольку данные создаются во время моделирования, их можно наблюдать и понимать только путем преобразования в визуальную идентификацию объекта. человек, который интерпретирует результат моделирования и потенциально взаимодействует с ним. Пока это аспект может показаться второстепенным, успех моделирования как экспериментальной стратегии для наблюдение за явлениями в значительной степени зависит от вывода и передачи данных (Винсберг, 2010, с. 18).
Хотя модели Отто обычно исследуют структурные явления, значительно сложнее создавать, контролировать и анализировать физические модели, которые исследовать воздействие на окружающую среду. Одна из причин этого заключается в том, что пути нагрузки на конструкцию переносятся в твердых телах, в то время как явления окружающей среды передаются в твердых телах, газах и жидкости. Эксперименты, использующие алгоритмы для создания формальных организаций (архитектурные основной деятельности дизайнера) требуют еще одного творческого и познавательного процесса проектирования (Терзидис, 2006). Причина в том, что при проектировании с помощью алгоритмов логическая процедура сначала развивается, а затем разворачивается как форма во времени и в пространстве. Различный дизайн были реализованы подходы, от прямого создания геометрических форм до Методы «грамматики формы» и «клеточного автомата» с косвенной модификацией и эволюция форм посредством «эволюционных» алгоритмов. Пока Утзон не работал с вычислительные генеративные системы, его аддитивные и модульные сборки вдохновлены и основаны на тех же основных принципах и структурах, на основе которых алгоритмы разработаны.
Его подход к рассмотрению элементов, системной логики и формаций тесно согласуется с идеями, заложенными в системы вычислительного генеративного проектирования, где новизна дизайна заключается в разработке логической структуры, ее построении блоки и образовавшиеся образования в единое целое. Выходы на основе решения: модульные комбинаторные решения и конструкции многих вариаций относительно простая отправная точка. Эти методы разделяют разнообразие формальных результатов и отношения в архитектурных масштабах. Однако существуют важные различия, потому что в вычислительный процесс с использованием генеративной процедуры, проектировщик должен наблюдайте за формальным развитием, а не нарисуйте его явно. Это знаменует собой важное отличие от моделей Утцона, где он постоянно взаимодействовал со своим дизайном система и разработала свою структуру в ходе этого процесса совместной эволюции. Следовательно, если вычислительная алгоритмическая модель отбрасывает эти интерактивные свойства, как отмечается в работах Отто и Утцона, это бросит вызов способности быстрого взаимодействие между решением и проблемными полями.
Новые вариации будут затем уменьшение, вызванное «ограниченным представлением», которое является ограничением в творческом решении. процессов особенностью работы с цифровой моделью, а также «ограниченным мышление », который относится к творческим и познавательным процессам, уменьшенным ограничениями цифровой модели (Робертсон и Рэдклифф, 2009). Однако если такие механизмы могут быть включены в вычислительные генеративные процедуры, новый гибридный экспериментальные модели позволили бы исследовательским и возникающим организациям, в которых будут созданы новые условия и явления. При попытке ответить на поставленные вопросы в обратном порядке (начиная с What имеют ли СМИ отношение к архитектурным экспериментам?), можно предположить, что средства архитектурных экспериментов могут быть абстрактными набросками для системного мышления, физические модели для тестирования, компьютерного моделирования и генеративных систем. Этот однако не новость; важно понимание того, что интеграция когнитивные процессы, основанные на решениях и проблемах, должны присутствовать в этих СМИ для экспериментов с новинками в архитектуре.
Это требует методов и моделей, которые открыты для быстрых и интуитивно понятных модификаций как решения, так и проблемы. описания. Этот момент аргументировался в тематических исследованиях Отто и Утцона, литературы исследования процессов когнитивного дизайна и возникающего понимания в философии науки к представлениям о создании явлений. Любое исследование требует особого метод и модель с этими свойствами, которые, следовательно, должны оцениваться по их коэволюционные свойства. Что могут дать архитектурные эксперименты? Из такие модели, можно ожидать, что эксперименты в архитектуре произведут проверку, проверка и новые условия.
Грубое создание и идентификация новых явления. В этом отношении архитектурные эксперименты тесно связаны с целями. и результаты естественных наук. Хотя практика и исследования в области архитектуры могут имеют разные отправные точки, они оба должны направляться процессами совместной эволюции, которые считаются основополагающими для новых экспериментальных исследований. При применении таких экспериментальные процессы на практике и соблюдая схему цикла исследований, практика и исследования, похоже, сходятся в архитектуре.
Связь между академическим сообществом и практикой в архитектуре, кажется, усиливается. коэффициент создания новизны, который, таким образом, становится аргументом в пользу повышения взаимодействие и сотрудничество между академическим сообществом и практикой. Пока строгость и систематические исследования необходимы в исследованиях, интуитивные и случайные процессы все больше признается как формирующая основу для изобретений и поиска истины в природные науки. Остается открытым вопрос о том, как развить, структурировать и сбалансировать эти два процессы решения и поиска проблем, определенные в работах Отто и Утцона.
Мы затем может задать следующие вопросы: Как улучшить наши способности анализировать и наблюдать явления в неструктурированных моделях изготовления? Какие есть знания и навыки требуется для создания методов и моделей, поддерживающих новые процессы совместного развития в архитектуре?