Description:
Required Skills: Visual Scripting (Houdini, Blender) Coding (Python, Java)
Required Software: Houdini, Blender, Processing, Google Colab
Required Hardware: PC
Maximum number of participating students: 100
Instructor Introduction Sanghyun Suh is an Architectural Designer who focuses on computational design, automation in architecture, AI utilization in architecture and platformization of architecture. He is investigating his interest in the form of synthesis in the cross field of architecture and AI research through multiple projects focused on machine aesthetics and utilization of machine vision as a tool and inspiration of design. 인스터럭터 소개 서상현은 건축 디자이너로서 컴퓨테이셔널 디자인, 디자인 오토메이션, 건축에서 AI 활용에 포커스를 두고 활동하고 있다. 그는 머신비전 및 여러 머신러닝 툴들을 사용해 기존 건축과 AI 연구 사이에서 나올 수 있는 여러 형태에 대해 관심을 가지고 연구하고 있다. Workshop Introduction How does the machine see the City? The objective of the workshop is to develop an automated facade assembly platform using AI as an image assembly system based on similarity, and using Houdini as 3D tessellation tool. The project visualizes the urban context by collecting images of facades from an urban area of your choosing, then you would learn how to create proper datasets for Machine Learning. Using t-SNE, facade compositor can produce a near-infinite amount of facade assemblies with varying perplexity for different mixing / aggregation results based on each element’s affinities towards others in terms of features (Color, Geometry, Aesthetics) of the collected images. Using processing (Java), see how color matching algorithms work and have a better understanding of how computers see the pattern differently or similarly to humans. Then the assembled image can be developed to 3D surfaces through the machine’s understanding of the depth of the image through Houdini scripting. From this exercise, the project explores the possibility of the “Automated Facade Compositor”, which might suggest the possible near future where architects design datasets and algorithmic processes and decide on the final design where machines produce automated design results. 워크샵 소개 기계들은 어떻게 우리의 도시를 보고 또 이해 할까요? 워크샵의 목적은 AI 를 통한 이미지 어셈블리와 Houdini를 통한 3D 테셀레이션을 통해 자동화된 파사드 어셈블리 플랫폼을 개발하는데 있습니다. 이 워크샾을 위해 우리는 우리 주변 도시의 파사드 이미지를 모아 그 모음집을 데이터화 한 후 머신러닝을 통해 우리 도시의 Context를 시각화 할것입니다. t-SNE 라는 알고리즘을 통해 만들어진 Contextual Assembler 는 여러 변수를 다양한 Degree 로 설정하여 각 이미지의 시각적 정보 (색, 형체 등) 에 기반하여 무한에 가까운 파사드 어셈블리를 만들어 낼 수 있습니다. 그 후, 생성된 이미지는 Houdini 스크립트를 이용해서 그 이미지의 깊이를 분석하여, 기계의 눈에는 그 생성된 이미지가 어떤 식으로 3D 형태로 재현될 수 있는지 테셀레이션을 통해 알아 볼 것입니다. 이 워크샵을 통해 이 프로젝트는 자동화 파사드 조립 시스템의 가능성을 탐구합니다. 또한 그 과정을 통해 미래의 건축가는 어떠한 방식으로 디자인을 할 것 인가에 대한 질문을 던집니다. 가까운 미래의 건축가는 데이터셋을 디자인하고 알고리즘 프로세스 그 자체를 디자인하며 기계가 프로세스한 다양한 디자인 중 하나를 선택하는 시대가 올지도 모릅니다.
Schedule:
timezone: (GMT -8:00) Pacific Time (US & Canada)| Start time | End time | Description |
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| 2022-06-27 - 20:30 | 2022-06-27 - 12:30 | Introduction, How to prepare Data set |
| 2022-06-28 - 20:30 | 2022-06-28 - 12:30 | Image assembly through T-SNE using Google Colab |
| 2022-06-29 - 20:30 | 2022-06-29 - 12:30 | Tessellation using Houdini, Panelize facade |
Instructors:
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Sanghyun Suh | Sanghyun Suh is an Architectural Designer who focuses on computational design, automation in architecture, AI utilization in architecture and platformization of architecture. He is investigating his interest in the form of synthesis in the cross field of architecture and AI research through multiple projects focused on machine aesthetics and utilization of machine vision as a tool and inspiration of design. |
Disclaimer:
All workshops will accept 100 applications MAX.