Computational Design
Neue Perspektiven in der Integralen Planung mit BIM
Lila PanahiKazemi
Albert Achammer
Um Planungsprozesse schneller, präziser und nachhaltiger zu gestalten, gewinnt Computational Design (CD) immer mehr an Bedeutung. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Daten unterstützt CD die Integrale Planung mit BIM, indem es Zusammenarbeit, Effizienz und Innovation verbessert. Die Methode ermöglicht die Entwicklung von Planungslösungen, die das volle Potenzial der Integralen Planung ausschöpfen.
Warum Computational Design?
Seit mehr als einem Jahrzehnt sind wir führend in der Anwendung von BIM (Building Information Modeling) und bestrebt, Prozesse durch den Einsatz neuer Technologien kontinuierlich weiterzuentwickeln. Computational Design (CD) bezieht sich auf eine Reihe von Methoden, die Planungsabläufe durch den Einsatz von Algorithmen, Daten oder anderen computergestützten Tools automatisieren, analysieren und optimieren. Das Potenzial der Integralen Planung kann mit BIM und CD voll ausgeschöpft und erweitert werden, gerade bei der Förderung der Nachhaltigkeit und interdisziplinären Zusammenarbeit. Diese Aspekte stehen im Mittelpunkt der Unternehmenswerte und strategischen Ausrichtung von ATP.
Computational Design ist ein umfassenderer Begriff, der Parametrisches und Generatives Design, Digitale Fertigung, Datenbasiertes Design, Leistungsoptimierung sowie die Integration von maschinellem Lernen und KI umfasst. Im Wesentlichen nutzt es die Stärke von Programmierung und Algorithmen, um Prozesse im Bereich Architektur sowie Ingenieur- und Bauwesen zu optimieren.
Kernaspekte von CD in der Integralen Planung
Automatisierung: CD nutzt Algorithmen, um repetitive Aufgaben zu automatisieren. Dadurch können Prozesse beschleunigt und menschliche Fehler miniert werden, sodass sich die Teams auf kreativere und wichtigere Aspekte der Projekte konzentrieren können.
Optimierung: Ziel ist, optimale Lösungen für komplexe Probleme zu finden, indem zahlreiche Entwurfsmöglichkeiten auf Basis definierter Kriterien und Einschränkungen automatisch durchlaufen werden.
Simulation: Durch die Verwendung digitaler Modelle ermöglicht CD den Einsatz von Simulationen, um vorherzusagen, wie sich Entwürfe unter bestimmten Bedingungen verhalten, was zu fundierteren Planungsentscheidungen führt.
Interdisziplinarität: CD unterstützt den disziplinenübergreifenden Ansatz der Integralen Planung durch gemeinsam nutzbare, interaktive digitale Modelle, die die Zusammenarbeit und Interoperabilität von Software erleichtern.
Integration von Computational Design in die Integrale Planung mit BIM
Dank der jahrelangen standort- und branchenübergreifenden Arbeit hat ATP die perfekte Grundlage für die interne Entwicklung notwendiger Algorithmen für CD. Darüber hinaus hat das Planungsbüro seine Mitarbeitenden in spezialisierte Fachgruppen gegliedert, bestehend aus fünf Teams, die sich auf verschiedene Themen, Bereiche und Projekte konzentrieren. Ihre Aufgabe besteht darin, sich wiederholende Prozesse zu identifizieren und Tools zu entwickeln, die diese automatisieren. Auf diese Weise konnte ATP unter anderem Lösungen zur Generierung von Bürofassaden für Entwurfsstudien, zur Schätzung der erforderlichen Anzahl von Tiefgaragenplätzen oder zur automatischen Generierung von Bürotoiletten entwickeln.
Wir haben die Vision, Computational Design als integralen Bestandteil von BIM zu etablieren. Durch die intelligente Verknüpfung sämtlicher Daten mit geometrischen und funktionalen Informationen öffnen sich für uns eine Reihe von Möglichkeiten, um unseren Designprozess vollumfänglich und mit Rücksicht auf unseren ATP Green Deal zu optimieren.
Albert Achammer
Architekt ETH, Partner, Geschäftsführer in Hamburg
Computational Design als integraler Baustein im Planungsprozess
Innerhalb einer CAD-Umgebung (Computer Aided Design) erlaubt Computational Design auch den Zugriff auf Analyse- und Simulationsdaten. So kann z. B. der Generierungsprozess einer Fassade und ihrer Information parametrisiert und mit dem geometrischen Volumen des Gebäudes verknüpft werden. Wenn der Grundriss oder die Masse verändert wird, erfolgt eine automatische Aktualisierung der gesamten Planung, was wiederum die Fehlerquote senkt. Darüber hinaus können verschiedene Fassaden-Parameter mit umweltbezogenen, strukturellen oder anderen Daten verknüpft werden, wodurch die Anpassung und individuelle Gestaltung erleichtert werden.
Die Automatisierungen, Variantenbildungen oder die Gewinnung präziser Erkenntnisse in frühen Planungsphasen optimieren unsere Prozesse. Die kontinuierliche Qualitätssicherung mit Rücksicht auf länderspezifische Vorgaben und Normen unterstützt eine umfassend nachhaltige und effiziente Planung.
Lila PanahiKazemi, Architektin, Computational Design Lead in Hamburg
Intelligente Vernetzung für innovative, nachhaltige Lösungen
ATP kann auf ein sehr breites Portfolio und großes Team zurückgreifen, um Computational Design für die eigenen Zwecke bestmöglich einzusetzen. Neben der Projekteinbindung von CD-Teammitgliedern veranstaltet das Integrale Planungsbüro regelmäßig CD-Hackathons. Auf diese Weise kommen Expert:innen aus diversen Disziplinen zusammen, um für komplexe Aufgabenstellungen intelligente Lösungen zu entwickeln. Darüber hinaus fördert der Hackathon – unabhängig von laufenden Projekten – Vernetzung und Wissensaustausch. CD gibt den ATP-Planer:innen die Chance, zu nutzen, was sie haben, um zu entwickeln, was sie möchten. Die Zukunft der Integralen Planung wird spannend!
Die Vorteile von Computational Design auf einen Blick
Effizienzoptimierung: präzisere Entwurfsprozesse sparen Ressourcen
Bessere Entscheidungsgrundlage: bereits in der Frühphase der Planung können zielgerichtetere Varianten für nachhaltige und energieeffiziente Lösungen kreiert werden
Flexibilität: einfachere Anpassung von Entwürfen an veränderte Anforderungen
Kosteneffizienz: geringere Fehleranfälligkeit und optimierte Materialausnutzung
Innovative Lösungen: Ermöglichung komplexer Designkonzepte
Mehr Kollaboration: erleichterte Zusammenarbeit und größere Beteiligung der verschiedenen Disziplinen durch klare Visualisierungen und Modelle
Nachhaltigkeit: bessere Ressourceneffizienz und geringere Umweltauswirkung
