Clayton Miller sobre Data Science en Arquitectura: "La academia y la industria recién comienzan"

Clayton Miller sobre Data Science en Arquitectura: "La academia y la industria recién comienzan"

Clayton Miller es profesor de la NUS en el BUDS Lab - un grupo de investigación científica que aprovecha los datos de los entornos urbanos y construidos para mejorar la eficiencia energética y la conservación, la comodidad, la seguridad y la satisfacción de las personas. Tiene un Doctorado en Ciencias de la ETH Zürich, un Maestría de Ciencia (Construcción) de la Universidad Nacional de Singapur (NUS) y una BSc. Maestría en Ingeniería Arquitectónica (MAE) de la Universidad de Nebraska - Lincoln (UNL).

Tuvimos una entrevista para conocer su punto de vista sobre cómo la programación y la ciencia de datos pueden ayudar a mejorar la arquitectura y la construcción.

© Fabian Dejtiar
© Fabian Dejtiar

Fabián Dejtiar (FD): ¿Cómo llegaste a la ciencia de datos en la arquitectura y construcción?

Clayton Miller (CM): Mi carrera en la industria de la construcción ha abarcado el diseño, la construcción y las operaciones con roles tanto académicos como industriales. He tenido muchas experiencias memorables en las que se estaban infrautilizando grandes cantidades de datos. Hace diez años, comencé a explorar de forma independiente cómo aprovechar estos datos de formas más sólidas y escalables. Empecé a aprender a programar en Python por mi cuenta gracias a la motivación de mis amigos informáticos. Me enganché a aprender estas habilidades cuando comencé a transformar grandes cantidades de datos desordenados para colegas y proyectos de manera más rápida y sencilla. Sentí que tenía superpoderes en comparación con aquellos que usaban herramientas más simplificadas. Desde entonces he estado dando talleres a expertos de la industria de la construcción y, a través de mi puesto en NUS, he comenzado a enseñar estas habilidades en varios cursos. Más recientemente, mi equipo lanzó un curso EDx en línea llamado Ciencia de datos para la construcción, arquitectura e ingeniería que cuenta con más de 12,000 participantes de más de 140 países de todo el mundo.

FD: Hoy en día, ¿Qué importancia tiene la ciencia de datos en la arquitectura? ¿Crees que puede ayudar a construir mejores ciudades?

CM: Los arquitectos, especialmente en las universidades, están comenzando a ver el poder que tienen la programación y la ciencia de datos en la capacidad de automatizar y expandir sus capacidades de diseño. Muchos diseñadores están reconsiderando esencialmente el proceso de diseño utilizando técnicas generativas que llevan sus ideas en varias direcciones diferentes de manera autónoma, lo que les permite crear más opciones de diseño para analizar y considerar.

Estas técnicas pueden ayudar al diseñador a equilibrar de manera más integral desafíos como el rendimiento del edificio, el diseño pasivo, la neutralidad de carbono y el bienestar y la comodidad de los ocupantes mientras emprenden el proceso de diseño iterativo.

Tener la capacidad de integrar más de estos datos en el proceso nos ayuda a construir mejores ciudades que ayuden a lograr todos estos criterios simultáneamente.

FD: Una parte importante de saber qué hacer con los datos es saber qué preguntas hacerle a los datos. ¿Cómo sabes cuáles hacer? ¿Cómo trabajas?

CM: Saber qué pregunta hacer es una parte fundamental en la ciencia de datos - posiblemente la más importante con respecto al impacto que puede tener el análisis. Este hecho es la razón por la que creo que es importante que cada profesión aprenda lo suficiente sobre codificar para crear prototipos de sus ideas sin la ayuda de un programador.

Los arquitectos, por ejemplo, han recibido una formación profunda en su campo y comprenden el contexto en el que se podría utilizar el proceso de ciencia de datos en términos de creación de valor.

Tener las habilidades para crear prototipos con estas técnicas a un cierto nivel es realmente importante. Una vez que se demuestra que un proceso tiene valor para una empresa o industria, se puede incorporar equipos más grandes de científicos informáticos y expertos en aprendizaje automático para aplicar las técnicas en la producción.

FD: Desde las universidades, ¿se está haciendo lo suficiente para abordar la tecnología en la arquitectura? ¿O se está promoviendo desde el ámbito profesional?

CM: Las universidades están empezando a ver el valor de enseñar más habilidades técnicas como la codificación en todas las especialidades y programas. Hace unos años, NUS comenzó a liderar el camino al exigir que todos los programas de la universidad desarrollaran nuevos planes de estudio que incluyan clases de pensamiento computacional. En nuestro programa, he trabajado para asegurar que las habilidades de programación sean parte de este esfuerzo. La industria recién está empezando a comprender lo que estas tecnologías podrían hacer por ellos, la demanda de tales habilidades está comenzando a crecer.

FD: ¿Algún consejo para quienes estén interesados en seguir este camino?

CM: Por supuesto, recomendaría que consulten el curso en línea de nivel introductorio de EDx para obtener una descripción general del uso de Python para diversas aplicaciones de diseño, construcción y operaciones. Este curso es gratuito para auditar o puede tomarse en una versión verificada que presenta un certificado de finalización. Python es solo una de las herramientas que está haciendo avanzar este conjunto de habilidades en el entorno construido: los diseñadores también pueden sumergirse profundamente en el mundo de Rhino / Grasshopper, la automatización de Revit mediante la codificación, Microsoft Power BI y herramientas como Tableau para expandir este conjunto de habilidades.

Sobre este autor/a
Cita: Dejtiar, Fabian. "Clayton Miller sobre Data Science en Arquitectura: "La academia y la industria recién comienzan"" [Clayton Miller on Data Science in Architecture: "Academic and Industry are Just Starting"] 16 oct 2020. ArchDaily Perú. Accedido el . <https://www.archdaily.pe/pe/949695/clayton-miller-sobre-data-science-en-arquitectura-la-academia-y-la-industria-recien-comienzan> ISSN 0719-8914

Más entrevistas en nuestroCanal de YouTube

Has seguido tu primera cuenta!

¿Sabías?

¡Ahora recibirás actualizaciones de las cuentas a las que sigas! Sigue a tus autores, oficinas, usuarios favoritos y personaliza tu stream.