Temos o prazer de anunciar os 2024 melhores prêmios em papel de Inteligência arquitetônica.
Com base nos comentários da revisão e indicações do editor, além de considerar as métricas de citação e obtain de referência, 10 artigos foram inicialmente selecionados como documentos de candidatos. Após a deliberação, cinco artigos foram escolhidos como destinatários do 2024 Finest Paper Awards:
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Colaboração humana-máquina usando reconhecimento de gestos em realidade mista e fabricação robótica Alexander Htet Kyaw, Lawson Spencer, Leslie Lok* Resumo Esta pesquisa apresenta uma abordagem inovadora que integrou o reconhecimento de gestos em uma interface de realidade mista (MR) para humano–Colaboração de máquinas no controle de qualidade, fabricação e montagem da torre desmotada. As plataformas MR permitem que os usuários interajam com instruções holográficas tridimensionais durante a montagem e fabricação de construções arquitetônicas altamente personalizadas e paramétricas sem a necessidade de desenhos bidimensionais. Os projetos anteriores de fabricação de RM confiaram principalmente em menus digitais e botões personalizados na interface para interação do usuário entre ambientes virtuais e físicos. Apesar de essa abordagem ser amplamente adotada, ela é limitada em sua capacidade de permitir a interação humana direta com objetos físicos para modificar as instruções de fabricação no ambiente digital. A pesquisa integra as interações do usuário com objetos físicos através do reconhecimento de gestos em tempo actual como entrada para modificar, atualizar ou gerar novas informações digitais. Essa integração facilita os estímulos recíprocos entre os ambientes físicos e virtuais, em que o ambiente digital é generativo do usuário‘s interação tátil com objetos físicos. Fornecendo assim um suggestions direto e direto durante o processo de fabricação. Por meio desse método, a pesquisa desenvolveu e apresenta três fluxos de trabalho distintos de realidade mista baseada em gestos (GBMR): localização de objetos, identificação de objetos e calibração de objetos. Esses fluxos de trabalho utilizam o reconhecimento de gestos para melhorar a interação entre ambientes virtuais e físicos, permitindo localização precisa de objetos, processos de identificação intuitivos e calibrações precisas. Os resultados desses métodos são demonstrados por meio de um estudo de caso abrangente: a construção da torre desmotada, um 36‘Estrutura de madeira alta fabricada robótica. Alexander Htet Kyaw (primeiro autor) Laboratório de Inovação em Construção Rural-Urbano (Rubi), Faculdade de Arquitetura, Universidade de Cornell, Arte e Planejamento, Ithaca, NY, 14853, EUA Leslie Lok (autor correspondente) Laboratório de Inovação em Construção Rural-Urbano (Rubi), Faculdade de Arquitetura, Universidade de Cornell, Arte e Planejamento, Ithaca, NY, 14853, EUA E-mail: [email protected]
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DeepCraft: Método de aprendizado de imitação em um design cointelligente para o processo de produção para fornecer cenários arquitetônicos Peter Buš*, Zhiyong Dong* Resumo Os recentes avanços em tecnologias digitais e inteligência synthetic no setor de arquitetura, engenharia, construção e operações (AECO) induziram altas demandas às habilidades digitais de especialistas humanos, construtores e trabalhadores. Ao mesmo tempo, para satisfazer os padrões do setor da AECO com eficiência de produção, reduzindo custos, energia, risco à saúde, recursos materiais e demanda de mão-de-obra através de métodos eficientes de produção e construção, como o design para fabricação e montagem (DFMA), é necessário resolver problemas relacionados à eficiência em colaborações humanas-de maquinas mútuas. Neste artigo, um método que utiliza inteligência synthetic (AI), a saber, o aprendizado generativo de imitação adversária (GAIL), é apresentada e avaliada em dois experimentos independentes relacionados aos processos de DFMA como uma colaboração humana e de forma eficiente. Essas experiências incluem a) Treinar o gêmeo digital de um robô para executar um caminho de ferramenta robótico de acordo com gestos humanos e b) a geração de uma configuração espacial impulsionada pela intenção de design de um humano fornecido em uma demonstração. A estrutura abrange a inteligência e a criatividade humanas, que o agente da IA no processo de aprendizagem observa, entende, aprende e imita. Para ambos os casos experimentais, a demonstração humana, o treinamento do agente, a execução do caminho da ferramenta e o processo de configuração da montagem são conduzidos digitalmente. Após o cenário gerado por um agente de IA em um espaço digital, a montagem física é realizada pelos construtores humanos como a próxima etapa. O fluxo de trabalho implementado fornece com sucesso o caminho de ferramenta aprendido e os conjuntos espaciais escaláveis, articulando a inteligência, a intuição e a criatividade no design do Cocrotrive. Peter BuŠ(primeiro e autor correspondente) Instituto de Habitats Humanos Futuros, Tsinghua Shenzhen Worldwide Graduate Faculty, College City of Shenzhen, distrito de Nanshan, Shenzhen, 518055, PR China E-mail:[email protected] Zhiyong Dong (autor correspondente) Instituto de Habitats Humanos Futuros, Tsinghua Shenzhen Worldwide Graduate Faculty, College City of Shenzhen, distrito de Nanshan, Shenzhen, 518055, PR China E-mail: [email protected]
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Alvenaria de concreto não reforçado para construção round Shajay Bhooshan*, A. Dell’endice, F. Ranaudo, T. Van Mele, P. Block Resumo Este artigo propõe uma abordagem eficaz para realizar a construção round com concreto e mostra uma alvenaria não reforçada como um bloco de construção elementary para ele. O artigo descreve a importância da circularidade nas estruturas de construção. Ele se concentra especificamente no impacto da construção round com concreto na melhoria da sustentabilidade do ambiente construído em uma economia mundial rapidamente urbanizada. Posteriormente, a relevância dos princípios de projeto estrutural e construção de alvenaria não reforçada para alcançar a circularidade é articulada. Além disso, o artigo apresenta e resume os desenvolvimentos recentes no campo de alvenaria de concreto não reforçado (URCM), incluindo ferramentas de design digital para sintetizar formas estruturalmente eficientes e técnicas de fabricação digital de baixo lixo usando materiais de emissão de menor embaçamento para realizar as formas projetadas. O papel exemplifica esses usando dois protótipos de passarela de URCM realizados e realizados em grande escala e um elemento de piso de construção em massa e preenchido comercialmente disponível, chamado Rippmann Ground System (RFS). O artigo também descreve os benefícios da adoção em escala industrial convencional das tecnologias de design e construção do URCM, incluindo acelerar o caminho para descarbonizar a indústria concreta. Em resumo, o artigo argumenta que o URCM fornece uma solução para mitigar significativamente as emissões de carbono associadas ao concreto e reduzir o uso de recursos virgens, mantendo seus benefícios como disponibilidade generalizada e barata, resistência, segurança contra incêndio, requisitos de baixa manutenção e reciclabilidade. Shajay Bhooshan (primeiro e autor correspondente) Zaha Hadid Architects Computation and Design Group, Londres, Reino Unido E-mail: [email protected]
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Túnel de vento e estudo numérico de dispersão de partículas ao ar livre em torno de um modelo de construção baixo Runmin Zhao, Junjie Liu, Nan Jiang, Sumei Liu* Resumo A dispersão de poluentes particulados em torno dos edifícios levanta preocupações devido a impactos adversos à saúde. A previsão precisa da dispersão de partículas é importante para avaliar os riscos à saúde em áreas urbanas. No entanto, faltam dados de validação rigorosos usando traçadores de partículas para modelos numéricos de dispersão urbana. Muitos estudos anteriores dependem de dados de dispersão de gás, questionando conclusões devido a diferenças na física do transporte. Para abordar essa lacuna, este estudo utilizou uma abordagem experimental e computacional combinada para gerar dados abrangentes de validação sobre dispersão de partículas. Um experimento de túnel de vento usando traçadores de partículas mediu o fluxo de ar, a turbulência e as concentrações de partículas em torno de um único edifício, fornecendo dados confiáveis, mas escassos. A simulação de redemoinho validada expandiu os dados. Essa abordagem combinada gerou dados de validação muito necessários para avaliar modelos numéricos de dispersão de partículas em torno dos edifícios. Simulações de Navier-Stokes (SRANs) com média de Reynolds (SRANS) combinadas com rastreamento de partículas Lagrangianas (LPT) e os modelos de fluxo de deriva (DF) foram validados. Os SRANS tiveram menor precisão em comparação com o LES para fluxo de ar e turbulência. No entanto, nesse caso, as imprecisões SRANS não impediram a previsão precisa da concentração quando o LPT ou um modelo de drift-flux de Stokes foram utilizados. O modelo de fluxo de deriva algébrica fortemente prevista a concentração para grandes partículas de mícrons, indicando que a modelagem adequada à deriva period essencial. Runmin Zhao (primeiro autor) Tianjin Key Laboratório de Controle de Qualidade Ambiental do Aéreo Interno, Escola de Ciência e Engenharia Ambiental, Universidade de Tianjin, Tianjin, 300072, China Sumei Liu (autor correspondente) Tianjin Key Laboratório de Controle de Qualidade Ambiental do Aéreo Interno, Escola de Ciência e Engenharia Ambiental, Universidade de Tianjin, Tianjin, 300072, China E-mail: [email protected]
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Fazendo o Pavilhão Hipar Sofia Colabella*, Alberto Pugnale, Jack Halls, Michael Minghi Park, László Mangliár, Markus Hudert Resumo Este artigo ilustra os processos de design e fabricação do Pavilhão Hypar Up, que serviu como uma prova de conceito para demonstrar a viabilidade de um fluxo de trabalho de design para fabricação para geometrias arquitetônicas complexas, porém modulares, que utilizam pequenas e planas de combustível de madeira. Ao integrar o design e otimização computacional com processos de fabricação eficientes, esta pesquisa destaca os desafios técnicos de reaproveitar materiais com características desconhecidas, detalhando principalmente soluções e avalia a eficiência dos fluxos de trabalho de design para manufatura com produtos de madeira excedente, usando uma análise de custo quantitativa das fases de fabricação e montagem. Ao explorar o potencial de reaproveitar a sucata de madeira em componentes de construção modular em forma de hipare, este trabalho se expande sobre pesquisas existentes sobre conchas segmentadas e investiga métodos e meios para ir além do uso de estruturas de casca como artefatos monolíticos e estáticos. O pavilhão se destina a um protótipo modular 1: 1 que pode ser redimensionado para acomodar diferentes dimensões do painel de madeira e aplicações em potencial a serem testadas em aplicações futuras, como paredes de suporte de carga e retrato de fachada. Sofia Colabella (primeiro e autor correspondente) Faculdade de Arquitetura, Construção e Planejamento, Universidade de Melbourne, Melbourne, Austrália E -mail: [email protected] –————————————————————– Esses trabalhos foram concedidos por causa dos seguintes motivos:
1. A originalidade da abordagem, métodos ou hipóteses. 2. Contribuição para o avanço do campo. 3. Qualidade da comunicação/apresentação e clareza do texto e ilustrações. 4. A solidez da ciência.
Comitê de Seleção (em ordem alfabética por sobrenome): Li Lan (Universidade de Shanghai Jiao Tong), Dr. Dan Luo (Universidade de Queensland)， Jianlin Liu (Universidade de Donghua), Dr. Weishun Xu (Universidade de Zhejiang), Zhen Xu (Universidade de Tianjin),
Apreciamos sinceramente as excelentes contribuições de todos os autores premiados e seus esforços no avanço do campo da inteligência arquitetônica. Esperamos ansiosamente o apoio contínuo e a participação ativa de nossos leitores e revisores.
