5 revolutionäre Design- und Technologieprognosen für 2017 und unsere Zukunft

Von Jeff Kowalski
- 4. Jan 2017 - 7 min-LEKTÜRE

Manchmal geben auch die schlauesten und innovativsten Köpfe überraschend falsche Prognosen ab.

1878 prophezeite der Elektroingenieur Sir William, das Telefon würde „Botenjungen“ nie ersetzen. 1946 behauptete Darryl Zanuck, damals Vizepräsident von 20th Century Fox, das Fernsehen würde den Menschen sicher sechs Monate nach der ersten Sendung zu langweilig werden. 1977 sagte der Ingenieur und Unternehmer Ken Olsen: „Es gibt keinen Grund dafür, dass jemand einen Computer zu Hause haben wollte.“ (Nur dass er sich damit auf die Science-Fiction-Version der heutigen IoT-Geräte bezog, und auch da hat er sich vermutlich geirrt.).

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Neuartige 3D-Katalogware für Autodesk Inventor, hergestellt von und dank AI. Mit freundlicher Genehmigung von Autodesk.

Jeder Auftritt als Technologie-Wahrsager ist riskant, aber der Ausblick auf dieses und die kommenden Jahre begeistert mich. Zum allerersten Mal habe ich den Eindruck, als würden echtes CAD (Computer-Aided Design) und CAM (Computer-Aided Manufacturing) zu meiner Zeit Wirklichkeit werden. Bis jetzt waren Computer nie am Denkprozess von uns Menschen beteiligt, sie haben immer nur geduldig auf Befehle gewartet und uns so höchstens an die Grenzen unserer Kreativität gebracht — nie darüber hinaus.

Aber das verändert sich gerade. Hier sind fünf Design- und Technologieprognosen, über die wir uns heute freuen können:

1. Die virtuelle Realität wird sich enorm auf die Baubranche auswirken. Immer mehr Architekten setzen auf virtuelle Realität (VR) als praktisches Tool, aber am stärksten wird sich dieser Trend wohl im Bauwesen auswirken. VR bietet Bauprofis einfach eine wahrheitsgetreuere Präsentationsmöglichkeit als die üblichen textbasierten Systeme (wie Gantt-Diagramme) und 3D-Grafik-Datenmodellierungen (wie z. B. BIM-Modelle).

Dank VR werden Generalunternehmer das virtuelle Abbild einer Baustelle begehen können und sehen, welche Baufortschritte die nächste Woche bringt. Und haben sie sich erst einmal mit den Daten auseinandergesetzt, werden sie problematische Aspekte ansprechen, mögliche Abweichungen klären und Veränderungen koordinieren können — noch bevor der zukünftige Standort wirklich existiert. Bauarbeiter erhalten mit VM zudem die Möglichkeit, Übungseinsätze durchzuführen.

Zu den Folgen dieser Neuerung — Bauleiter und Bauarbeiter erhalten einen ganz frischen Bezug zu ihren Daten — gehören eine enorme Zeit- und Kostenersparnis sowie die Vermeidung von Fehlern und Unfällen.

2. Das maschinelle Lernen wird die Kreativität im Produktdesign beflügeln. Das Tempo des maschinellen Lernens beschleunigt sich exponentiell. Genauso wie Wissenschaftler in menschlichen Gehirnen falsche Erinnerungen durch synästhetische Stimulation auslösen konnten, lassen sich „Neuronen“ in einer Software beeinflussen, um sie zur Erfindung völlig neuer Objekte zu veranlassen.

Ein Beispiel dafür ist das Projekt Design Graph von Autodesk. Die Lösung sammelt riesige Datenmengen, stellt Beziehungen zwischen Komponenten (wie z. B. Zahnrädern, Bolzen und Schrauben) her, gruppiert formähnliche Objekte und gibt relevante Empfehlungen. Als dieses System „geschult“ wurde, entwickelte es eine Erkenntnisfähigkeit, die der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nahekommt. So wie wir Menschen zwischen einem Hund und einer Katze unterscheiden können, existiert diese Wahrnehmung auch innerhalb der Software.

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„Chairoplane“-Interpretation des Design Graph. Mit freundlicher Genehmigung von Autodesk.

Sagen wir, ich würde eine bestimmte Neuronengruppe zum Bau eines Stuhls anregen, und eine andere Neuronengruppe zum Bau eines Flugzeugs. Nun kann ich zwischen den beiden Gruppen hin- und herwechseln, eine „falsche Erinnerung“ auslösen und zuschauen, wie das Objekt zwischen Stuhl und Flugzeug schwankt. Das Interessante daran sind nicht nur die morphologisch unterschiedlichen Stadien, sondern vielmehr der Blick auf die Wandlungsfähigkeit bekannter Objekte und das Finden unerforschter Bereiche in diesen Zwischenstadien, durch die sich völlig neue Produktmöglichkeiten ergeben könnten.

3. Roboter mit Wahrnehmung werden die Fertigung beschleunigen und für mehr Präzision sorgen. Die einzelnen Bestandteile des Internets der Dinge werden manchmal extrem überbewertet. Warum brauchen wir einen Toaster mit WLAN-Verbindung zu unserem Smartphone, wenn es ein banaler Akkuschrauber von Black+Decker für 40 € genauso tut? In naher Zukunft wird das IoT allerdings viele größere Auswirkungen auf die Industrierobotik haben.

Bis jetzt waren Roboter „blind“ und arbeiteten einfach nur stoisch vorgegebene Routinen ab — völlig unbeeinflusst vom Werkstück vor ihnen oder den Handlungen der Menschen oder Roboter in ihrer Umgebung. Die Fertigungsroboter der Zukunft hingegen müssen flexibler sein und sich besser an Abweichungen anpassen können.

Im Bereich Roboterwahrnehmung wird gerade wichtige Arbeit geleistet: Zum Beispiel von Madeline Gannon, die im Rahmen des „Quipt“-Projekts Robotern beibringt, ihre Umgebung zu erkennen und ihre Programme selbst anzupassen, damit ihnen derselbe dumme Fehler nicht zweimal unterläuft. Im Autodesk Labor für angewandte Forschung arbeitet man ebenfalls an einem Industrieroboter für die additive Fertigung, dem eher Ziele als Aufgaben vorgegeben werden. Während des Druckprozesses errechnet der Roboter in jeder Sekunde, wie weit er sich der Zielstellung bereits angenähert hat. Falls erforderlich, kann er auch Kurskorrekturen vornehmen.

Ein anderer Roboter im Labor kann ein ihm bis dato unbekanntes Etwas wahrnehmen, sich eine „Meinung“ dazu bilden und den Teil dieses neuen Objekts identifizieren, an dem er es am besten greifen kann. Gelingt ihm das nicht, lernt er aus seinen Fehlversuchen. Im nächsten Schritt könnte man das Auge des Roboters durch eine gerenderte Szene ersetzen — sodass der Roboter diese statt seiner „Kameraaugen“ nutzt. Dann könnten wir ihn einen LEGO-Baustein von einer Parkbank, zwischen anderen LEGO-Steinen oder sogar vom Rücken einer Katze greifen lassen.

LEGOBot-Baumeister. Mit freundlicher Genehmigung von Autodesk.Durch Computerberechnungen und sein maschinell lernendes System stellt sich der Roboter diese verschiedenen Szenarien vor, damit er sie nicht mehr real durchspielen muss. Solche Schulungsszenarien lassen sich auch parallel und für unterschiedliche Maßstäbe durchführen. Sobald der Roboter also gelernt hat, wie man einen LEGO-Baustein aufhebt, kann er die Konzepte unglaublich vieler verschiedener Objekte in einem Offline-Prozess gleichzeitig dazulernen. Anschließend wird er  jedes Objekt aufheben können.

4. Generative Gestaltung und Simulationen werden die Herstellbarkeit prognostizieren. Viele von uns haben früher „Schiffe versenken“ gespielt. Dabei geht es um das Erraten der gegnerischen Schiffe auf den Kästchen des Spielfelds. Errät man z. B den Standort eines Schiffs auf dem Feld C6, kann man weiterraten und hat vielleicht auch mit C4 Glück. Während des Spiels geht es also um Versuch und Irrtum, bis einer der Spieler alle Schiffe seines Gegners versenkt hat.

Die generative Gestaltung ist ein bisschen so wie „Schiffe versenken“ ohne die Sichtblende zum Spielfeld des Gegners. Mit Simulationen und generativer Gestaltung werden uns die Augen für alle Möglichkeiten geöffnet, und all diese Optionen werden umsetzbar, weil sie vorab durch Berechnungen verifiziert wurden.

Bei Airbus z. B. setzte man auf generative Gestaltung und entwickelte damit eine Kabinentrennwand (für die Trennung von Crew und Passagieren), die 45 % leichter ist als herkömmliche Flugzeugtrennwände. Aus den über 10.000 Gestaltungsoptionen, die mittels generativer Gestaltung entwickelt wurden, wählte das Team von Airbus einige für umfassende Tests mit einer Simulationssoftware aus. So entstand eine strukturell überzeugende und doch leichte Trennwand, die problemlos von drei additiven Fertigungssystemen gedruckt werden konnte.

Dieses Verfahren sparte nicht nur Zeit und Geld. Werden die derzeit vorbestellten neuen Airbus-A320 (und es handelt sich dabei um Tausende) mit den neuartigen Trennwänden ausgestattet, könnte das den jährlichen CO2-Ausstoss um Hunderttausende Tonnen verringern.

5. Crowdsourcing-basierte Daten und generative Gestaltung werden zu mehr Zufriedenheit am Arbeitsplatz beitragen. Zuerst wird die generative Gestaltung in der Fertigungsbranche Wellen schlagen, wo die Zykluszeiten von der Idee bis zum Endprodukt kurz sind. Aber es gibt auch Chancen für Architekten, die mittels generativer Gestaltung Ziele, Einschränkungen und Ergebnisse untersuchen können.

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So unterschiedliche Grundrisse für das MaRS-Gebäude in Toronto entstanden mit generativer Gestaltung. Mit freundlicher Genehmigung von Autodesk.

Ein Beispiel dafür ist die Herangehensweise von Autodesk und dem Architekturstudio The Living an die Gestaltung des  MaRS -Gebäudes: Alles begann mit einer Befragung der Mitarbeiter, um deren Bedürfnisse wie Kooperationsmöglichkeiten, Tageslicht, Privatsphäre und vieles andere mehr zu eruieren. Auf der Grundlage dieser Daten und unter Berücksichtigung Tausender Konfigurationen entwickelte das Tool für generative Gestaltung anschließend verschiedenste Grundrisse.

Gebäudeausrichtung, Verschattungselemente, Etagenanzahl, Anordnung und Größe der Fenster: Diese Faktoren und ihre Auswirkungen sind alle untersucht worden. Aber was steigert die Mitarbeiterproduktivität an den jeweiligen Arbeitsplätzen in einem Gebäude? Die Antwort darauf verrät uns das Ergebnis eines Mappings der Erhebungsdaten zu den Vorlieben aller Mitarbeiter (und die sind nun wirklich individuell) und der vom Computer angestellten Berechnungen.

Mit diesem Ansatz wird eine außerordentlich dynamische Situation unter Berücksichtigung mehrerer Gesichtspunkte untersucht – und dabei schneiden die Techniken der generativen Gestaltung gegenüber der herkömmlichen Methode „Die erste funktionierende Variante wird genommen“ am besten ab.

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