Un tuffo nella risoluzione dei problemi di progettazione generativa attraverso l’apprendimento per rinforzo profondo
Tl processo di progettazione è cambiato radicalmente negli ultimi decenni. Quello che una volta era un dominio guidato dall’intuizione, dal giudizio e dalle preferenze estetiche umane, ora è ampliato da metodi computazionali e processi basati sui dati. Questa transizione è esemplificata dall’intersezione tra data science e design, un crocevia dove la precisione incontra la creatività.
L’utilità delle tecniche basate sui dati nella progettazione è ben dimostrata nel suo sottodominio, il design generativo, una metodologia che utilizza algoritmi computazionali per produrre molteplici variazioni di progettazione basate su criteri predefiniti. Tuttavia, poiché questi problemi di progettazione diventano più complessi e multidimensionali, sono necessarie tecniche più sofisticate per trovare soluzioni soddisfacenti. È qui che entra in gioco la scienza delle decisioni, in particolare l’apprendimento per rinforzo.
Applicazione della scienza delle decisioni al design generativo
Il nucleo del design non è tanto la creazione quanto la serie di decisioni mirate che portano a quella creazione.
La scienza delle decisioni consiste fondamentalmente nel fare scelte informate valutando le opzioni disponibili in un contesto in base alle loro conseguenze previste o note. Implica approcci statistici quantitativi combinati con processi di ottimizzazione. Se applicata alla progettazione generativa, la scienza delle decisioni può aiutare a determinare le decisioni di progettazione o le sequenze di decisioni che migliorerebbero una determinata configurazione o istanza di progettazione. Questo processo richiederebbe tre componenti:
- Valutazione dei progetti: valutare le prestazioni o la qualità di ciascuna variazione per comprendere il contributo di ciascuna scelta progettuale verso il risultato desiderato
- Ottimizzazione: sintetizzare la sequenza di scelte progettuali che produrrebbero varianti progettuali fattibili e soddisfacenti
- Analisi degli scenari: esplorare varie possibilità di progettazione prendendo decisioni di progettazione in diversi contesti e vincoli
Inquadrare i problemi di progettazione generativa come processi decisionali di Markov (MDP)
Fonte: towardsdatascience.com
