Investigación sobre diseño paramétrico y BIG DATA aplicado al territorio. El proyecto consiste en ejemplos de algoritmos que consiguen hacer operativos los datos.
Mi propuesta muestra ejemplos de como se puede aprovechar el Big Data y herramientas de tipo GIS para crear protocolos de diseño basados en datos de manera multiescalar. Para ello se han hecho varios ejemplos de visualización de datos y hackeo paramétrico de una infraestructura.
Lo primero que se hizo fue acotar la zona de trabajo, principalmente por potencia de computación ya que todas España no la podía abarcar con mi ordenador. La definición geográfica de la zona de actuación no fue política sino derivada de condiciones físicas, cogí la cuenca del Segura. Además, esta zona abarca desde la montaña hasta la costa y tiene unas problemáticas territoriales muy variadas y paradigmáticas respecto al resto de España.
Los datos disponibles en el “Centro nacional de información geográfica” ascendían a 5479 archivos. Fue necesario hacer un cosmograma para mapear las controversias territoriales de carácter medioambiental y así filtrar las capas adecuadas para mi proyecto. Sobre este diagrama se organizaron los actantes, las causas y las consecuencias y se fueron uniendo, esto permitió no solo decidir que capas eran útiles sino cual es la relación entre ellas. Qué vinculación había entre montes malforestados y los incendios, entre contaminación de subsuelo y la desaparición de los insectos o el estado microbiologico del suelo y la germinación de semillas.
El primer ejemplo de visualización de datos consiste en mapear sobre el territorio las distintas controversias. Divididas en tres bloques temáticos: “cultivos y montes”, “hidrología” y “población y equipamientos”.
Otra manera de visualizar estas controversias es de un solo vistazo, se pierde la ubicación de cada dato pero permite ver de un solo vistazo el estado total de toda la zona clasificando los datos como negativos en rojo, peligrosos en amarillo y favorables en verde.
Estas visualizaciones de datos, no solo nos permite visualizarlos, sino que el algorimo se puede reconstruir para hacer filtros, detectando por ejemplo zonas probables de incendio, pueblos que próximamente van a estar abandonados… Aprovechando esta posibilidad de filtrado de datos junto con estudios y estimaciones de escenarios futuros, como es el aumento de mas de un 80% de incendios, o un 60% más de aridez… puedo aplicar estos mismos algorimos de visualizacion de datos para generar una estimación a 50 años si no se actúa ya sobre las problemáticas.
Para el siguiente ejemplo, he querido aplicar estos conceptos a una escala de dispositivos infraestructurales. Generando protocolos de diseño basados en Bid Data para hackear una de las infraestructuras que mas controversias genera son las carreteras.
La propuesta consiste en hacer una intervención paramétrica, que se adapte a cada terreno y tipo de degradación del suelo. Añadiendo un carril vinculado a trasporte de bajo impacto ecológico y ayudando a potenciar y restaurar las zonas naturales cercanas.
Para ello se ha generado un algoritmo que lee los datos de las zonas cercanas a la carretera y se traduce en una intervención variable. El algoritmo se compone de cinco partes principales:
La parte 1, con etiquetas en negro, que selecciona los viarios que mas necesitan ser intervenido, usando los criterios de: activación de zonas deprimidas, conexión entre población parada e industrias, fomento del pequeño agricultor.
La parte 2, con etiquetas en rosa, que lee el perímetro de cada tramo de carretera cada 10 metros y asigna un ancho variable a cada parte de la intervención en función de datos como el uso del suelo, orografía y cubierta verde.
La parte 3, con etiquetas en naranja consiste en la construcción aditiva de la intervención con biomateriales. Para ello he hecho algunos experimentos de impresión 3D sobre geometrías adecuadas para la retención y absorción de agua, materiales con semillas o materiales porosos a los que he inoculados con micelio para regenerar el microbioma del suelo. A cada material se ha le ha asignado a un tipo de suelo y de problemática, de manera que el material se va cambiando para responder a las necesidades de cada zona.
Una de las cosas interesantes es que este algoritmo se puede integrar con otros sistemas ya existentes como son los microrobot granjeros tipo ROMI, las maquinas de Fracoi Roche, los robot colmena de Neri Oxman o maquinarias agrícolas actuales que trabajan de manera autónoma por satélite
La parte 4, con etiquetas en azul consiste en generar unas bandas verdes, en el perímetro de la carretera con plantas autóctonas fitoextractoras, que permitan captar la contaminación de los motores de combustión. Cada planta es escogida en función de los condicionantes ambientales y climáticos de cada zona.
La parte 5, con etiquetas en rojo, genera una zona de arbolado, lejana al trafico de coche pero que dé sobra y confort térmico al nuevo carril propuesto. Al igual que en el punto 4 se va a usar arbolado autóctono y adecuado para cada zona.
Aunque la principal función de este tipo de arbolado es proteger la intervención del sol, ayudando a mantener el agua absorbida, protegiendo las semillas y plantas reforestadas, proporcionando sombra a las partes con micelio para que no se sequen y sobretodo ayudando a restaurar el suelo. Completando el ciclo natural de este, que abarca desde la descomposición de las hojas en el suelo hasta la diseminación de las semillas por los pájaros que viven en sus copas.
Tres conclusiones,
-Es necesario operar sobre la naturaleza emulando su funcionamiento. -Entender los algoritmos como un acercamiento progresivo hacia una solución.
-Esta manera de trabajar puede cambiar la condición de los documentos territoriales, pasando de ser documentos casi unicamente políticos hacia documentos más operativos.
Tutores: IVÁN CAPDEVILA CASTELLANOS (Proyectos Arquitectónicos) + JAVIER PEÑA GALIANO (Proyectos Arquitectónicos) + ÁNGEL B. GONZÁLEZ AVILÉS (Construcciones Arquitectónicas)
