Diseñador computacional y paramétrico

Contenido

1. Módulo 1

   3 temas

   El rol del diseñador computacional

   Definición del perfil profesional, su ubicación en el organigrama del estudio y la transición del dibujo técnico al pensamiento algorítmico.

   1. 1.1

      Evolución del perfil: del CAD al diseño algorítmico

      Analizar la transición histórica y técnica hacia el diseño basado en reglas y lógica computacional.

   2. 1.2

      Modelos de inserción laboral y servicios

      Identificar las funciones del diseñador computacional en estudios de arquitectura, consultorías de fachadas y empresas de fabricación.

   3. 1.3

      Ética del código y propiedad intelectual

      Evaluar la autoría y responsabilidad legal de los diseños generados mediante algoritmos y scripts propietarios.

2. Módulo 2

   4 temas

   Ecosistema de herramientas y lenguajes

   Exploración comparativa de las tecnologías actuales para la automatización y el control geométrico avanzado.

   1. 2.1

      Programación visual vs. scripting

      Comparar las capacidades de Grasshopper y Dynamo frente al uso de Python o C# en el entorno de proyecto.

   2. 2.2

      Interoperabilidad y gestión de datos

      Aplicar flujos de trabajo para el intercambio de información entre plataformas de diseño paramétrico y entornos BIM.

   3. 2.3

      Motores de geometría y solvers

      Evaluar el uso de motores de física y solvers de optimización como Kangaroo o Galapagos en la resolución de problemas espaciales.

   4. 2.4

      Bibliotecas y recursos de código abierto

      Sintetizar el uso de repositorios y comunidades globales para la aceleración del desarrollo de herramientas propias.

3. Módulo 3

   6 temas

   Estrategias de optimización y racionalización

   Aplicación de la lógica computacional para resolver retos técnicos, económicos y de sostenibilidad en la arquitectura.

   1. 3.1

      Racionalización de envolventes complejas

      Aplicar técnicas de panelización y optimización geométrica para reducir costes de fabricación en fachadas no estándar.

   2. 3.2

      Diseño basado en el rendimiento (Performance-driven)

      Integrar simulaciones ambientales y estructurales en el proceso iterativo de diseño mediante algoritmos.

   3. 3.3

      Automatización de tareas repetitivas

      Diseñar scripts para la generación automática de documentación, auditoría de modelos y gestión de áreas.

   4. 3.4

      Análisis de costes y viabilidad material

      Evaluar el impacto económico de las decisiones paramétricas mediante el seguimiento de datos en tiempo real.

   5. 3.5

      Generative Design y exploración del espacio de soluciones

      Analizar cómo el diseño generativo permite evaluar miles de opciones de diseño bajo criterios objetivos de rendimiento.

   6. 3.6

      Machine Learning aplicado a la arquitectura

      Explorar las aplicaciones emergentes de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la predicción de patrones espaciales.

4. Módulo 4

   4 temas

   Diseño para la fabricación digital

   Conexión directa entre el modelo computacional y los procesos de producción industrial.

   1. 4.1

      Lógica DfMA (Design for Manufacturing and Assembly)

      Evaluar los principios de diseño para fabricación y ensamblaje aplicados a componentes arquitectónicos.

   2. 4.2

      De la geometría al código de máquina (G-Code)

      Analizar el flujo de datos desde el modelo paramétrico hasta las máquinas de corte CNC e impresión 3D.

   3. 4.3

      Prototipado rápido y validación de sistemas

      Aplicar ciclos de iteración física mediante modelos a escala para validar lógicas constructivas complejas.

   4. 4.4

      Gestión de tolerancias y ensamblaje robótico

      Evaluar los retos técnicos del ensamblaje automatizado y la integración de sensores en obra.

5. Módulo 5

   3 temas

   Implementación y gestión de carrera

   Cómo vender el valor del diseño computacional a clientes y estudios, y cómo estructurar un flujo de trabajo profesional.

   1. 5.1

      Venta de valor: ¿Por qué pagar por algoritmos?

      Sintetizar argumentos comerciales sobre eficiencia, ahorro de material y calidad de diseño para clientes finales.

   2. 5.2

      Configuración de un Computation Lab

      Diseñar una hoja de ruta para implementar una unidad de diseño computacional dentro de una estructura de estudio tradicional.

   3. 5.3

      Portafolio y posicionamiento en el mercado tech

      Evaluar las mejores prácticas para mostrar procesos, código y resultados en un portafolio de diseño computacional.