Dünya üretken bir dijital evrenin içine sürüklenirken değişen ve gelişen bu evrenin içerisindeki tasarım trendleri hakkında konuşulacak çok şey olduğuna inanıyorum. Özellikle Zeze Atölye olarak tasarım dünyası içerisinde yol alırken gelişimi belirli bir yöne kaydırmaktansa kapsayıcı bir hale getirmenin yolları konusunda oldukça fazla kafa yoruyoruz. Bu yazıda son yılların yeni tasarım ilhamlarından birisi olan üretken tasarım hakkında kapsamlı bir rehber hazırladık.
Hazırsanız başlayalım!
Üretken Tasarım Nedir?
Üretken tasarım, karmaşık problemler için çok çeşitli çözümler ve fikirler oluşturmak için yapay zekayı kullanan bir tasarım keşif sürecidir. Ancak bu teknoloji, insanların artık tasarım yapmasına gerek olmadığı anlamına mı geliyor? Yapay zeka, bildiğimiz şekliyle tasarım dünyasını ele geçirecek mi? Şimdi bu sorular çerçevesinde genelden özele doğru bir seyir izleyerek cevaplamaya çalışalım.
Üretken tasarım, bilgisayar destekli tasarımın bir sonraki sınırı olarak kabul edilmektedir.
Üretken tasarım; bileşen ağırlığını azaltmak veya performansı optimize etmek ve tasarımları daha basit hale getirmek gibi karmaşık zorlukların çözülmesine yardımcı olan yüksek performanslı ve son derece karmaşık tasarım yinelemeleri geliştirmek için yapay zekanın gücünden yararlanır .
İlk bakışta, üretken tasarımın yalnızca mühendisler tarafından kullanıldığı anlaşılıyor. Aslında tam olarak öyle değil. Tasarımda yapay zeka, birçok yaratıcı endüstriyi kasıp kavuran bir güçtür.
Ancak endişelenmeyin, Matrix PTSD’yi almaya gerek yok ve makine öğreniminin tasarımcılar olarak zor kazanılan işlerimizi devraldığını düşünmenize gerek yok. Size üretken tasarımın ne olduğunu, nerede uygulanabileceğini ve (rahat bir nefes alarak) kısıtlamalarının ne olduğunu açıklayacağız.
Üretken Tasarım Nerelerde Uygulanır?
Uygulanan AI algoritmasının kısıtlamaları, üretken tasarımda anahtar bir kavramdır.
Nedenini daha iyi anlamanıza yardımcı olmak için bunu bir beyin fırtınası eşliğinde düşünün. Diyelim ki bir stadyum tasarlamak istiyorsunuz. Ancak iki zorlu prensibiniz var: Çok sayıda insanı stadyumunuza almak istiyorsunuz ve aynı zamanda hepsinin oyunu iyi görmesini sağlamakta istiyorsunuz.
Kolezyum’u yeniden inşa etmek ve buna uyan bir şey tasarlamaya çalışırken beyninizi harap etmek yerine, görüntünün kalitesini ölçmek için kullanabileceğiniz çok basit bir matematiksel formül var ve bu formül daha sonra stadyumun boyutuyla ilişkilendirilebilir veya karşıtlaştırılabilir.
Böylece, yerinde bir üretken sistemle, insanların daha önce görmemiş veya düşünmemiş olabileceği bir çözüm bulmak için bu iki ilkeyi sisteminize oturtabilirsiniz.
Kendinize ‘Ne zaman bir stadyum tasarlayacağım ki’ diye soruyorsanız. daha pratik bir örneğe bakalım. Düzensiz bir şekle sahip bir tezgahı döşemek istediğinizi ve atık miktarını en aza indirmek için fayanslarınızın en uygun tasarımını ve şeklini bulmak istediğinizi varsayalım. Üretken tasarımın yardımcı olabileceği yer burasıdır.
Üretken tasarımın, özellikle üretim sektörü gibi endüstriyel bağlamlarda neredeyse sonsuz uygulamaları vardır. Ünlü uçak üreticisi Airbus, A320 uçağının iç bölümünü yeniden tasarlamak için üretken tasarım kullandı.
Airbus üretken tasarım yazılımının gücünden yararlanarak, parça ağırlığının %45’ini, yani 30 kg’a eşit bir tasarruf sağlayan bir çözüm buldular. Bu ağırlık azalması, uçağın daha az yakıt kullanmasına ve bu da hava taşımacılığı endüstrisinin karbon ayak izini büyük ölçüde azaltacak bir etki oluşturmasına sebep oldu. Filolarının tamamında uçak başına 30 kg’ı yok etmek, her yıl 96.000 binek otomobilin emisyonunu ortadan kaldırmakla eşdeğerdir.
Havacılık endüstrisinde NASA, Jüpiter ve Satürn’ün uydularına ulaşması gereken yeni nesil bir gezegen inişinde üretken tasarım kullandı.
Arazi aracının görevini tamamlamak için sıfırın çok altındaki sıcaklıklarda çalışması ve Dünya’da deneyimlediklerimizden binlerce kat daha yüksek radyasyon seviyelerine dayanması gerekiyor. Üretken tasarım teknolojisinin yardımıyla Nasa, Autodesk ile birlikte tüm bu zorlu proje parametreleri altında iyi performans gösteren bir tasarım çözümü buldu.
Autodesk, dünyanın önde gelen üretken yazılım şirketlerinden biridir ve yalnızca uzayda üretken tasarımın kullanımına öncülük etmekle kalmaz. Örneğin otomotivi ele alalım.
Geçen yılki Autodesk University etkinliğinde, Tasarım ve Üretim Açılış Konuşması “Elevate” terimine odaklandı (Elevate: Yükseltmek ç.n). Hyundai ise “yürüme” yeteneğine sahip yeni bir araç geliştirmek için üretken tasarım teknolojisini kullanan bir konsept oluşturdu. Sürüş ve “yürüme” işlevleri arasında geçiş yapabilen bir araç, daha önce mümkün olmadığı düşünülen arazilere ulaşmak için tasarlandı.
Üretken bir tasarım uygulaması, karmaşık tasarım çözümlerini kavramsallaştırmaya yardımcı olabilirken, 3D baskı, bu karmaşık şekilleri hayata geçirmek için ideal bir teknolojidir.
3 Boyutla Her Şey Daha İyi
Paradoksal olarak, üretken tasarım algoritmaları genellikle belirli performansa duyarlı uygulama türleri için gerekli olan yüksek düzeyde organik şekiller oluşturur.
Bu modellerin enjeksiyon kalıplama gibi geleneksel üretim teknolojileriyle üretilmesi çoğu zaman imkansızdır. Ancak 3D baskı ve eklemeli üretim, bu kapıyı sonuna kadar aralamaya imkan sağladı.
Üretken tasarım, 3D endüstrisine, uygun maliyetli bir nihai ürün için çoklu tasarım yinelemelerinin üç boyutlu, yüksek çözünürlüklü modellerini üretmenin hızlı ve esnek yollarını sağlar.
İnce malzeme katmanlarının tekrar tekrar biriktirilmesine izin veren eklemeli işlemler sayesinde, üreticiler plastikten reçineye (SLA) ve hatta metale kadar her tür katı malzemeden parçalar oluşturabilirler.
New Balance tarafından tasarlanan bir dış tabanın bu iç kafesi, organik üretken tasarımların nasıl görünebileceğinin mükemmel bir örneğidir:
3D baskı ve katmanlı üretim, endüstriler arasında üretken üretim çözümlerinin büyümesinde önemli bir rol oynuyor.
Ancak üretken tasarımın sadece 3D baskı ile sınırlı olduğunu söylemek yanıltıcı olabilir. Ekleme teknolojisi çoğu zaman en uygun üretim yöntemidir. Ancak bazı durumlarda, eklemeli üretime ek olarak CNC işleme, döküm veya enjeksiyon kalıplama gibi daha geleneksel üretim yöntemleri kullanılabilir.
Üretken Tasarımın Faydaları Nelerdir?
Üretken tasarımın çalışma şekli, tasarımcının ağırlık, malzeme, boyut, maliyet, dayanıklılık ve üretim yöntemleri gibi parametrelere dayalı olarak parça tasarımı için tüm kriterleri belirlemesi ve girmesi ile oluşur.
Üretken tasarım yazılımı, binlerce tasarım seçeneği oluşturmak için bu parametrelerin olanaklarını keşfetmek için algoritmalar kullanır. Ardından, AI destekli yazılım her tasarımı analiz eder ve bunlar arasında en verimli olanları belirler.
Üretken tasarım, binlerce tasarım alternatifini aynı anda keşfetme, doğrulama ve karşılaştırma yeteneğine sahiptir. Bunlar daha sonra nihai seçimi yapan mühendis veya tasarımcı tarafından değerlendirilir.
Üretken tasarım ile tüm seçenekleri tek seferde değerlendirebilirsiniz. Şirketler, ürünleri piyasaya sürmeyi hızlandırmada rekabet avantajı elde etmek için üretken tasarımı kullanabilir.
Tasarımın geometrisini bu kadar hızlı belirlemek için üretken tasarım algoritmaları, aşağıdakiler gibi farklı yaklaşımlardan yararlanır:
Biomimicry – insan tasarım zorluklarını çözmek için doğayı taklit eden bir uygulama
Morphogenesis – bir organizmanın, dokunun veya organın şeklini geliştirme süreci
Topoloji optimizasyonu – genellikle üretken tasarımla karıştırılır, ancak bunlar aynı değildir. Aşağıda bununla ilgili daha fazlasına değindik.👇
Topoloji Optimizasyonu ve Üretken Tasarım
Topoloji optimizasyonu, belirli bir kısıtlama seti için belirli bir tasarım alanı içindeki malzeme düzenini optimize eden matematiksel bir yöntemdir.
Ayrıca, belirli bir kurallar kümesini yerine getirirken maliyetleri en aza indiren ve optimal olan şekli bulmakla ilgilenen boyutlandırma optimizasyonumuz da var.
Böylece şekil önceden belirlendikten sonra, topoloji optimizasyonu bu şekle ait olan veya bu şekle sığabilecek bağlı bileşenlerin sayısı ile ilgilenir.
Tanımladıktan sonra bile, topoloji optimizasyonu ve üretken tasarım kulağa hala benzer gelebilir. Ancak fark, genel süreçte yatmaktadır.
Topoloji optimizasyonu, önceden belirlenmiş yüklere ve kısıtlamalara göre oluşturulan, insan tarafından tasarlanmış eksiksiz bir modelle başlar ve insan tarafından tasarlanmış konsepte dayalı olarak, değerlendirme için optimize edilmiş tek bir konsept sunar. Otomatik bir fikir yoktur.
Yüzlerce veya binlerce topolojik kavramı belirlemek için daha sonra bir AI tarafından analiz edilen kısıtlamaları girerek başlayan üretken tasarımdan farklı olduğu yer burasıdır.
Ancak bu iki süreci birbirinden ayıran tek şey sayılar değildir. Topoloji optimizasyonunun hesaba katmadığı şey, geleneksel yöntemlerle geliştirilen herhangi bir tasarımın aslında önyargılı olmasıdır.
Temelde mühendisin bir problemin nasıl çözüleceğine dair en iyi tahminidir. Bu, çeşitlilik içeren bir toplum için yaratılmış bir tasarım sistemi için büyük bir tehdit oluşturur. Sadece bu da değil, farklı ve kalıplaşmış bir açıdan bakarsak; insan zihni şimdiye kadar yapılanlara benzer fikirleri düşünmeye daha yatkındır.
Üretken tasarımda, AI önyargılardan etkilenmeyecek (en azından doğrudan değil) ve hayal edebileceğimizin ötesinde keşfedebilecek bir kapasiteye sahip olacak. Sadece önceden var olan kısayollarımızın ve önyargılarımızın yapay zeka teknolojisine sabit kodlanmış olmadığından emin olmamız gerekecek.
Yapay Zeka Tasarımcıları İşinden Edecek mi?
İlk olarak, üretken tasarımın yepyeni bir fenomen olmadığını anlamamız gerekiyor. İnsanlar, doksanlı yıllarda üretken tasarım kullanıyorlardı. Ancak hiçbir zaman bugün sahip olunduğu kadar çok farklı endüstride kullanım ve uygulama düzeyine sahip olmadı. Yani, sorunun basit cevabı ‘hayır’.
Şüphesiz, üretken tasarım cazip bir seçenek gibi görünüyor olabilir. Bir tasarımcıya zahmetli bir şekilde bir avuç konsept oluşturmak yerine, binlerce seçeneği hızla oluşturmak için bir algoritma kullanabilir ve tasarımcıdan en iyisini seçmesini isteyebilirsiniz.
Tasarımcı, yaratıcı olmaktan editör olmaya geçer. Bu iyi değil mi? Şey, aslında birkaç sorun var.
Üretken tasarımı kullanırken, tüm tasarım seçeneklerini oluşturmak için önceden oluşturulmuş bir algoritma yoktur. Tasarımcılar sıfırdan kendi sistemlerini oluşturmak zorunda kalacaklar ki bu küçük bir iş değil.
Bu nedenle birçok üretken tasarım aracı, sınırlı sayıda tasarım sorunuyla veya tasarım sürecinin yalnızca bir kısmıyla sınırlıdır. Böylece tasarımın bu aşamasını pahalı, kopuk ve sıkıcı hale getirir.
Ayrıca nicelik nitelik demek değildir. Üretken tasarımlar binlerce farklı seçenek üretir. Bu bir erdemmiş gibi görünse bile vurada bir sıkıntı var. Algoritmalar, siz onlara neyin iyi neyin kötü olduğunu söylemedikçe, iyi fikirleri kötüden ayıramazlar. Önyargılarımızın gizlice girdiği yer yine burasıdır.
Sistemin sunduğu çok sayıda seçeneği karşılaştırmak yine bir başka zorluktur. Bunu yapmak için çok yetenekli (ayrıca tecrübeli) bir kişi gerekir ve işleri daha da karmaşık hale getirmek için insanlar çok fazla seçeneğe sahip olmaktan hoşlanmazlar. Burada “seçim paradoksu” ile karşı karşıyayız. Daha fazla seçenek, korktuğumuz bir şey olan yanlış karar vermemiz için bize daha fazla yanıltıcı alan sağlar.
Kabul edelim, tasarımcılar (ve genel olarak insanlar) böyle çalışmıyor. Üretken tasarım, tasarım sürecini üç adıma indirir: brifing, fikir oluşturma ve karar verme. Bu, reklam öğelerinin gerçekte yaptıklarının aşırı basitleştirilmiş halidir aslında.
Tasarımcılar doğrusal bir süreç izlemezler ve tasarım aslında oldukça dağınıktır. Değil mi?
Gerçeği söylemek gerekirse, bilişsel bir süreç olarak tasarım hakkında çok az somut bilgi var, ancak kesin olan bir şey var. Teknoloji bizim yerimizi almak için burada değil ve muhtemelen asla olmayacak.
Üretken tasarım süreci kendi içinde bir tasarımcının sadece parametreleri anlayıp belirlemesini değil, aynı zamanda sonuç olarak en iyi çözümleri analiz etmesini de gerektirir. Yapay Zeka, sorunu kendi içinde anlama yeteneğine sahip değildir. Girdi, tasarım hedefine göre yürütülür.
Bir yapay zekanın gerçekte neler yapabileceğini hayal ederken yapacaklarına ürperseniz bile üretken tasarımda biraz farklı bir yapay zeka biçimine odaklanılır: Bu, “arama algoritmaları” olarak adlandırılan bir sınıftır. Bu tam olarak kendi kendine öğrenebilen ve adapte olabilen bir sinir ağı değildir.
Arama algoritmasının avantajı, tasarlanan parçanın iç işleyişi hakkında hiçbir şey bilmesine gerek olmamasıdır. Temelde bir sandalyenin ne olduğunu bilmeden bir sandalye tasarlayacaktır.
Bu algoritmalar aslında doğrudan çözme yerine tekrarlayan testlere dayanır. Dolayısıyla üretken tasarım, sorununuzu çözmez, ancak sorunu, deyim yerindeyse, kutunun dışında keşfeder. Bunu çözmesi gereken tasarımcılar ve mühendislerdir.
Üretken Tasarım Yaratıcı Olabilir mi?
Kesinlikle!
Artık korkacak bir şey olmadığını anladığımıza göre, sizi ona yakınlaştıracak bazı beklenmedik üretken tasarım örneklerine bir göz atalım.
İşte Paris merkezli kolektif Obvious tarafından yapay zeka yardımıyla oluşturulan bir dijital tablo örneği. Ne kadara satıldığını tahmin edebilir misiniz?
Bir algoritma tarafından oluşturulan bir sanat eserini çekicin altına koyan ilk müzayede evi olan Christie’s’de 432.000 $ gibi büyük bir açık artırmada satıldı.
Açıkça, çalışmayı üretken tasarım ve 15.000 portreden gelen girdi bilgilerini kullanarak oluşturdu. Yapay zekanın tasarım sürecini tam anlamıyla görebilirsiniz. Portre, düz beyaz yakalı, koyu renk bir frak giymiş bir adamı gösteriyor. Muhtemelen sanat eserinin en ilginç yanı, onu oluşturmak için kullanılan algoritmaların matematiksel formülüyle imzalanmış olmasıdır.
Başka bir örnek, Irak doğumlu tasarımcı Layth Mehdi tarafından oluşturulan bir dizi mermer vazo ve masadır. Parçalar, bir AI tarafından tasarlanan ve gerçek robotlar tarafından inşa edilen güzel akışkan formlara ve dalgalı yüzeylere sahiptir. Mehdi, Dezeen’e verdiği bir röportajda, “Benim için robot dijital, çok esnek ancak hassas bir oymacı gibi davranıyor. Geleceğin işbirliğine dayalı olduğuna inanıyorum” dedi.
Örnekleri genişletmek elbette mümkün. Ancak burada yazıyı sonlandırmamız gerekiyor. Bu yeni gibi görünen ama son yıllarda teknolojinin gelişimine paralel olarak adından daha çok söz edilen bu üretken tasarım alanı için güzel bir perspektif sağladığımızı düşünüyorum. Üretken tasarım, tasarımcı olarak birlikte çalıştığınız bir araç mı olacak? Gelecek mi yoksa sadece bir heves mi? Bu sorunun cevabını önümüzdeki zamanlarda daha net olarak görebileceğimiz aşikar. O nedenle şimdilik tasarım yolculuğunun gelişim, değişim ve kapsayıcı olduğunu düşünerek ilerlemenin daha iyi olacağını düşünmemiz gerekiyor.
Harika içerikler ve ilham verici tasarımlar için bizi takip etmeye devam edin!
