Cómo hacer análisis urbanos complejos y en tiempo real.

¿Te has preguntado como hacer análisis urbanos en tiempo real? La algoritmia se ha expandido hacia todas las disciplinas, abriendo nuevas posibilidades como el urbanismo paramétrico. Esta rama de la disciplina es muy compleja por la cantidad de factores a tener en cuenta pero permite automatizar todos los procesos, permitiendo obtener datos que antes eran impensados.

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Análisis de visibilidad utilizando 2D Isovist Component.

Si aún no sabes que es el urbanismo paramétrico te invito a leer este post para empaparte de información y aprender sus beneficios. Y si no conoces que software utilizar para aplicarlo aquí encontrarás muchos posts relacionados.

Pero.. ¿Cómo puedes hacer estos análisis? En los últimos años diferentes equipos de investigación han desarrollado herramientas para softwares de modelado 3d como rhinoceros y de programación visual como grasshopper. En este post aprenderás una herramienta muy potente que debes utilizar para realizar análisis complejos en ambitos urbanos.

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Barra de componentes del plugin Decoding Spaces en Grasshopper.

Decoding Spaces Toolbox para Grasshopper, es un proyecto sin fines de lucro desarrollado por el grupo Computational Planning Group. Este plug-in es un conjunto de componentes para el planeamiento urbano y arquitectura alogorítmica. Se dividen en componentes analíticos y generativos.

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Simulación dinámica urbana utilizando componentes analíticos y generativos.

Con el plugin Decoding Spaces Toolbox para Grasshopper podrás realizar análisis complejos en tiempo real en ambitos urbanos.

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Podrás realizar análisis sobre la estructura vial de una ciudad con los componentes de la barra Street Network Analysis. Podrás definir y calcular cual es el camino mas corto entre dos puntos o mas de esa red. También es posible medir la centralidad que tiene una red de acuerdo a la cercanía que haya en un radio definido y crear puntos atractores para ver el efecto de una nueva centralidad en la red.

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Street Network Analysis component. Cálculo del camino mas corto desde un punto hacia otro.

La barra de componentes 2D Isovist, permite realizar analisis de visibilidad a nivel peatón. Puede utilizarse tanto para ámbitos urbanos, como para una planta de arquitectura. Con esta herramienta podrás simular el movimiento de una persona y su radio de visibilidad. Su finalidad es poder crear experiencias mas interesantes y analizar cuales son las fachadas o elementos que menos se ven con un mapa de calor.

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Street Network Analysis component. Medición de la centralidad con atractores.

Además de las barras anteriores tambien es posible realizar análisis de datos hidrológicos para una red de agua de la ciudad. Dentro de sus 38 componentes, se encuentran otros que pueden generar grillas en un tejido urbano ya construido, crear polígonos y hacer offsets en manzanas.

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Plot Generation Component. Generación de parcelas con un ancho mínimo.

La barra de herramientas Street Network Analysis  permite analizar cualquier estructura vial de una ciudad, teniendo en cuenta su topografía y centralidades actuales.

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Plot Generation Component. Combinación con Network Street Generation component.

A estos se suman otros componentes generativos como Street Network Analysis component, que pueden generar una red de conexiones viales en una región limitada teniendo en cuenta las conexiones con calles existentes y la topografía. Plot Generation, permite dividir poligonos en manzanas con parcelas para ser urbanizadas. Finalmente está en desarrollo una herramienta para generar edificios dentro de cada parcela.

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2D Isovist Component. Medición de visibilidad de un peatón en un tejido urbano.

Si aprendes a dominar esta herramienta, tus posibilidades de conseguir nuevos proyectos se expandirán ya que podrás optimizar tus análisis y ahorrar tiempo y recursos. El urbanismo, a diferencia de arquitectura, es una disciplina objetiva que se basa en datos efímeros y medibles. Esta herramienta es un gran paso hacia las smart cities y seguramente ayudará a mejorar la vida pública en las ciudades.

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