Пространство, время, данные и человеческое восприятие как основа предиктивного дизайна. Об инструментарии будущего в проектировании и архитектуре рассказывает член Союза Московских Архитекторов, доцент МАРХИ, главный архитектор компании «Вектор Проект» Милан Стаменкович

Что из себя представляет «предиктивный дизайн»?

Архитектура традиционно описывает относительно статичный объект: его геометрию, функцию, конструкцию, площадь и образ. Но реальное здание существует во времени. Оно заполняется и пустеет, меняет режимы работы, приспосабливается к новым пользователям, стареет, перестраивается и ежедневно воздействует на физическое и эмоциональное состояние человека. Можно представить единую идею, объединяющую несколько направлений в архитектурном проектировании как концепцию предиктивного проектирования – predictive design. Его задача в том, чтобы до строительства оценить вероятные последствия разных решений: как они повлияют на поведение людей, загрузку пространств, эксплуатационные расходы, энергопотребление, социальные контакты и качество восприятия среды. Для нынешних реалий эта тематика кажется сверх актуальной, учитывая галопирующие темпы в области ИИ.  Концепция пространственно-временного проектирования или же предиктивного проектирования складывается из нескольких научных и практических направлений, которые долго развивались отдельно, это социологические исследования бюджета времени, математические модели и пространственный синтаксис (Space Syntax), анализ больших городских данных, геоинформационные технологии, BIM, постэксплуатационная оценка зданий, нейроархитектура, параметрическое и генеративное моделирование и цифровые двойники. Сегодня появилась возможность начать думать об объединении их в одну систему.

В вашем исследовании в кандидатской диссертации вы затрагиваете тему времени как фактора архитектурной трансформации. О чем это?

Начну с того, что тема времени пришла в архитектурную практику из социологии, в частности из метода оценки бюджета времени, показывающего, как различные группы населения распределяют сутки, неделю или год между работой, отдыхом, перемещениями, общением и бытовыми процессами. Социологические исследования во многом помогают сегодня в девелопменте и развитии городов, но кроме масштабных исследований покупательской способности или определения целевой аудитории продукта недвижимости есть и другие направления. Эту тему я поднимаю в своем исследовании в кандидатской диссертации, где архитектура кварталов индивидуальной жилой застройки в городах Сербии сопоставляется с бюджетом времени жителей, с типами семей, пространственной структурой домов и картой социальных контактов. Экспериментальный опрос в свое время охватил более 1 млн индивидуальных жилых домов, а в узком и детальном разборе 200 жителей из 88 домов, где анализ проводился утром, днем и вечером. Само исследование интерполировано на похожие ситуации в большинстве городов Сербии. Оно показало, что на протяжении нескольких поколений изменение состава семьи, а также ее повседневных ритмов влияет на загрузку помещений, использование участков, двора, на соседские взаимодействия и, как ни странно, на потребление ресурсов, энергетические нагрузки и оптимизацию пространства. Отсюда возникает важный вывод: архитектурная трансформация часто начинается тогда, когда временная организация жизни перестает соответствовать пространственной организации и архитектуре дома. Рождение детей, взросление семьи, совместное проживание поколений, удаленная работа или старение владельцев постепенно создают потребность в пристройке, разделении дома, устройстве отдельного входа либо изменении общественных и приватных зон. Следовательно, пространственная гибкость архитектуры, микро-моменты в итоге влияют на глобальную картину целых городских образований, а здания следует проектировать с учетом вероятностных стадий будущего использования. Но это только одна из «бусинок» предиктивного подхода или же одна из первопричин его возникновения.

Помимо гуманитарной составляющей в предиктивном дизайне есть и место точным наукам?

Именно так, и  здесь  мы говорим о математических моделях и Space Syntax: как конфигурация пространства влияет на движение. Другое важное направление – разного рода математические аналитические модели городской среды. Как один из примеров – исследования Владимира Аркадьевича Сосновского (МАРХИ), где разбирались, математические методы и модели, помогающие анализировать и прогнозировать развитие городов. Он показывал, как с помощью количественных подходов можно структурировать сложную городскую среду, выявлять закономерности и «болевые точки» в планировке, строить модели, описывающие потоки людей, транспорт, нагрузку на инфраструктуру и другие процессы. Это одно из начал математических моделей и перевода архитектурно-градостроительных задач в формальные задачи для решения на компьютере или с помощью аналитических методов. Еще больше тема городской аналитики развита в подходе Space Syntax, возникшем в 1970-е годы в Bartlett School of Architecture Университетского колледжа Лондона в работах Билла Хиллера, Джулиенн Хансон и их коллег. Метод рассматривает здание или город как систему связанных пространств и позволяет количественно оценивать доступность, связность, глубину, интеграцию и вероятные маршруты движения.  Принципиальная идея Space Syntax заключается в том, что пространство это не нейтральный фон. Его конфигурация влияет на то, где люди перемещаются, встречаются, задерживаются и вступают в социальный или экономический обмен. Один из наиболее известных примеров – реконструкция Трафальгарской площади в Лондоне. Анализ выявил, что жители избегали центра площади, а туристический маршрут между Трафальгарской и Парламентской площадями был разорван. На основании моделирования были предложены новая центральная лестница, изменение пешеходных связей и частичное освобождение пространства от транспорта. После реализации проекта интенсивность пешеходного движения на площади, по данным Space Syntax, выросла в тринадцать раз. Однако классический Space Syntax преимущественно показывает пространственную вероятность движения. Для предиктивного проектирования понятно, что  его дополнение временным измерением, дает еще более масштабный результат: одна и та же связь может по-разному работать в разные временные циклы, утром, вечером, в будний день или во время мероприятий.

И без искусственного интеллекта не обойтись?

Безусловно, с современными мощностями и алгоритмами намного проще. Сегодня архитекторы рассматривают город как пространственно-временной процесс. Еще дальше в пространственно-временных исследованиях и их применении на практике пошли коллеги из компании Habidatum, где город анализируется не только через улицы и здания, но и через цифровые следы: плотность людей, разнообразие функций, посещения и экономические транзакции, посредством агрегирования больших данных. Исследователь Руслан Дохов, активно знакомил нас в свое время с терминологией городских исследований, где например, такое понятие как городская центральность определяется через сочетание плотности пользователей, количества и динамики расходов и функционального разнообразия. Приложение Chronotope QGIS позволяет сравнивать суточные профили активности различных территорий и искать места-аналоги не только по форме, но и по характеру использования. Это принципиально меняет понимание центров притяжения в городской среде. Центр теперь не статичный объект, не только площадь или административно назначенная территория, объект, а устойчивое сгущение людей, функций, связей и обменов, которое может менять своё положение и значение в течение суток и влиять на городскую среду. Если коротко: статичные математические модели и Space Syntax отвечают на вопрос: где пространственная конфигурация создает потенциал движения? Исследования Habidatum добавляют: когда этот потенциал реализуется, и какой тип деятельности он поддерживает?

В привязке к вышесказанному, большие данные делают возможным переход от единичных наблюдений к постоянной обратной связи. Источниками могут быть BIM- и GIS-модели, системы бронирования, датчики присутствия, энергопотребление, эксплуатационные заявки и те же анонимизированные и агрегированные данные о перемещениях. Методы оценки городской структуры применимы не только к городам и с таким примером выступил Евгений Ширинян (МАРХИ) с проектом «Цифровой МАрхИ» и концепцией Social BIM, где показана возможность переноса пространственно-временного анализа на масштаб здания. В небольшом исследовании, проводившемся в 2016 году, расписание занятий было связано с помещениями института, в результате чего стало возможно увидеть загрузку аудиторий, концентрацию людей и изменение использования здания в течение дня и недели. В ту пору использовался такой инструмент как ArcGIS для формирования пространственного прототипа среды институтского здания и отображения более 1500 событий в пространстве и времени. Это показывает принципиальное отличие пространственно-временной модели от обычного BIM. Характерный пример приводит исследователь Дэниел Дэвис. В свое время компания WeWork анализировала 158 тысяч встреч в 728 переговорных 44 зданий, а также пользовательские рейтинги. Оказалось, что фактическая загрузка и заблаговременность бронирования лучше отражали предпочтения пользователей, чем прямые оценки помещений. Эти данные позволили выявить неэффективные переговорные и скорректировать проектные стандарты. Экономика при таком подходе перестает быть только стоимостью строительства. Значение приобретает не квадратный метр сам по себе, а квадратный метр, используемый определенными людьми в определенное время. Помещение, занятое два часа в сутки, и пространство, обслуживающее разные сценарии на протяжении двенадцати часов, имеют различную эксплуатационную и инвестиционную ценность. Пространственно-временная модель позволяет оценивать стоимость недозагрузки, энергопотребление, расходы на обслуживание, доходность и стоимость будущей адаптации.

По сути, это новые инструменты в архитектуре, проектировании и на выходе в девелопменте?

Хочу подчеркнуть, что социология, математические модели и большие данные преимущественно фиксируют наблюдаемое поведение: движение, пребывание, выбор маршрута или помещения. Но одинаковое поведение не всегда означает одинаковое качество опыта. Недавно мы столкнулись с таким понятием как нейроархитектура – направление на пересечении архитектуры, экологической психологии, когнитивных наук и нейрофизиологии. Она исследует, как параметры среды связаны со стрессом, вниманием, эмоциями, ориентацией, памятью и ощущением безопасности. Современные исследования используют виртуальную реальность, электроэнцефалографию, частоту сердечных сокращений, кожно-гальваническую реакцию и другие физиологические показатели. При этом научная база еще развивается и пока не позволяет превращать отдельные результаты в универсальные «рецепты хорошей архитектуры». Нейроархитектура добавляет критически важный вопрос: сколько людей используют пространство, а также, что весьма важно,  что они в нем испытывают? Так, оживленный маршрут может быть экономически эффективным, но вызывать сенсорную перегрузку. Открытый офис может иметь высокую плотность использования, но снижать концентрацию. Общественная площадь может привлекать поток, но не создавать условий для длительного и комфортного пребывания. Поэтому будущая модель должна объединять объективные и субъективные показатели: связность, движение, время пребывания, микроклимат, шум, эмоциональную оценку и физиологические реакции.

Сегодня очень популярна модель генеративного проектирования, ее компетенций не хватает?

Эта модельпредполагает, что алгоритм создает тысячи решений, а архитектор выбирает лучшее. Но количество вариантов само по себе не гарантирует качества. Алгоритм оптимизирует только те показатели, которые удалось формализовать, и может вытеснить важные, но трудно измеримые свойства среды. Не следует архитектора превращать в редактора автоматически созданного каталога решений. На мой взгляд, более продуктивна другая логика:

Идея →пространство → геометрия → пространственная связность → временные сценарии → поведение → состояние человека → ресурсные и экономические последствия → обратная связь.

Такое предиктивное проектирование не выбирает решение вместо архитектора. Оно показывает область вероятных последствий и делает профессиональное решение более обоснованным.

Кому сегодня необходим этот подход: девелоперам, управляющим компаниям, самим архитекторами или городским жителям?

Для современных застройщиков, девелоперов, подход позволяет снизить риск недозагрузки и функционального устаревания объекта. Для города – точнее размещать общественные центры и инфраструктуру. Для архитекторов – сравнивать варианты не только по площади и визуальному образу, но и по будущей работе пространства. Для управляющей компании – прогнозировать нагрузки, обращения и ремонты. В итоге пользователь, горожанин получает среду, лучше соответствующую повседневным ритмам и особенностям восприятия. Если говорить о перспективе, В ближайшие годы пространственно-временные модели будут объединяться с BIM, GIS, IoT и цифровыми двойниками. Машинное обучение сможет находить аналоги среди реализованных объектов и заранее оценивать загрузку, энергопотребление или риск эксплуатационных проблем. Но главным ограничением останутся качество и классификация данных: без единого языка помещений, событий, пользователей и показателей результаты разных объектов невозможно корректно сопоставлять. Мы до сих пор пребываем разных классификаторах и стандартах, отдельных компаний или систем. Роль архитектора при этом станет не меньше, а сложнее. Ему предстоит определять цели, различать корреляцию и причину, интерпретировать данные и защищать качества, которые нельзя свести к одному коэффициенту. Будущее архитектуры – не в здании, однажды оптимизированном под заданную функцию, а в пространственно-временной системе, способной учитывать как время и человека, так и учиться на эксплуатации и сохранять ценность при изменении повседневной деятельности и состояний человека, экономики и города.