Генеративный дизайн привычных вещей

Как с помощью алгоритмов создают одежду, мебель и даже еду

Джессика Нгуен

12.11.2020

Время чтения: 7 мин

Можно долго спорить о генеративной эстетике в архитектуре — но алгоритмы давно проникли во все творческие сферы: моду, предметный дизайн и даже кулинарию. Показываем проекты архитекторов, художников и программистов, которые переосмысляют привычные вещи при помощи генеративного дизайна.

Научиться применять алгоритмы в архитектурных проектах можно на марафоне «Grasshopper. Генеративный дизайн».

Гипнотические наряды Iris Van Herpen

Коллекции голландского дизайнера Ирис Ван Херпен известны своими инопланетными формами и кинетическими элементами — её наряды носили Lady Gaga, Beyoncé и Björk. С 2010 года Ван Херпен применяет 3D-печать, лазерную резку и другие технологии цифрового производства в создании одежды — и постоянно взаимодействует с учёными, инженерами и архитекторами в работе над своими проектами.

Над одной из первых коллекций Micro (2010) Ван Херпен работала вместе с бельгийским архитектором и выпускником университета dieAngewandte Исайей Блох, а последние коллекции Hypnosis (2019) и Sensory Seas (2020) были разработаны совместно с профессором цифрового дизайна и архитектуры EGS Филипом Бисли и созданы с помощью инструментов Rhino и Grasshopper.

Воссоздать одно из платьев Ирис Ван Харпен в Grasshopper можно самостоятельно — посмотрите туториал от текстильной лаборатории Fabricademy.

  • Iris van Herpen, Hypnosis (2019)  
  • Iris van Herpen, Hypnosis (2019)  
  • Iris van Herpen, Sensory Seas (2020)  
  • Iris van Herpen, Sensory Seas (2020)  

Генеративные ковры Rugture

Rugture — проект архитектора Куроша Асгар-Ирани, соединяющего в своём методе древнее восточное ремесло и цифровую эстетику. Ковры Rugture изготавливаются по традиционной технике ткачей из Табриса (Иран), но паттерны и формы далеки от канонов — узоры и геометрия определяются параметрами помещения, для которого создаётся каждый ковер: планировкой, расположением мебели, окон и дверей.

Курош Асгар-Ирани вырос в Вене после того, как его семья уехала из Ирана во время ирано-иракской войны. Курош закончил университет dieAngewandte, где получил свои навыки параметрического проектирования у Захи Хадид и Патрика Шумахера. Сейчас он применяет их в разработке архитектурных проектов и коллекций Rugture.

Дизайн каждого ковра генерируется с помощью скриптов в программах для архитектурного 3D-моделирования, но производство не автоматизировано, каждый ковер изготавливается вручную — так Курош поддерживает местных ткачей и ремесленников.

  • Курош Асгар-Ирани, Rugture (2019)  
  • Курош Асгар-Ирани, Rugture (2019)  
  • Курош Асгар-Ирани, Rugture (2019)  
  • Курош Асгар-Ирани, Rugture (2019)  

Коллекция предметов Грега Линна

Архитектор Грег Линн известен как мэтр вычислительных методов и даже попал в топ-100 новаторов XXI века по версии журнала Time, но даже он был замечен в дизайне ковров. И не только: компания Greg Lynn Form за всё время спроектировала множество предметов обихода — от кресел для Vitra и Nike до украшений для Swarovski. Все объекты для дома и жизни можно увидеть на сайте компании в разделе Living.

Ещё с середины 1990-х Greg Lynn Form начали активно использовать возможности программирования — они привнесли в архитектуру идею плавной, градуальной трансформации формы, которая для многх стала синонимом параметрической архитектуры. Проекты Линна и его команды показали, как логика того или иного софта определяет новый облик архитектуры, обусловленный не функциональными ограничениями, работой материалов или желанием автора, а возможностями программы.

Подробнее о Греге Линне и других важных архитекторах цифровой эпохи мы писали в статье и рассказывали на вебинаре.

  • Greg Lynn Form, The Duchess (2007)  
  • Greg Lynn Form, Ravioli Chair (2005)  
  • Greg Lynn Form, Tea and coffee towers (2003)  
  • Greg Lynn Form, Supple cups (2005)  
  • Greg Lynn Form, Secret Table (2006)  

Напечатанная керамика Оливера Ван Херпта

Выпускник дизайн-академии Эйндховена Оливер Ван Херпт постоянно изобретает новые методы производства керамики: за два года он разработал новую технологию 3D-печати глиной, благодаря чему добился высокой прочности изделий, при этом сохраняя функциональность и эстетические качества объектов.

Вазы Ван Херпта имеют очень тонкие стенки и необычные формы, благодаря чему молодой дизайнер уже успел получить признание: ему предложили разработать капсульную коллекцию ваз для бренда COS и напечатать 3D-портрет лауреата Нобелевской премии Бернарда Феринга.

Дизайнер оптимизирует 3D-модели, чтобы создавать всё более сложные и тонкие формы и текстуры, а также экспериментирует с генеративным дизайном. Для проекта Adaptive Manufacturing (2014) Херпт установил специальные датчики, регистрирующие движения в пространстве, и запрограммировал процесс 3D-печати так, чтобы форма изделий изменялась в соответствии с данными сенсоров. В проекте Solid Vibrations (2015) для генерации формы дизайнер использовал прямое звуковое воздействие.

  • Оливер Ван Херпт, Adaptive Manufacturing (2014)  
  • Оливер Ван Херпт, Adaptive Manufacturing (2014)  
  • Оливер Ван Херпт, Functional 3D-printed ceramics (2012-2020)  
  • Оливер Ван Херпт, Functional 3D-printed ceramics (2012-2020)  

Параметрические украшения Nervous system

Nervous system — дизайн-студия выпускников MIT: программистов и художников Джессики Розенкранц и Джесси Луи-Розенберга. Студия появилась в 2007 году и стала пионером в использовании генеративного дизайна для создания украшений и других предметов.

Розенкранц и Луи-Розенберг вдохновляются природными паттернами — пишут скрипты для генерации биоморфных 3D-моделей и готовят их для цифрового производства. Также художники разработали собственный онлайн-редактор для покупателей, позволяющий им участвовать в дизайн-процессе.

Один из последних проектов студии — пористые керамические украшения Porifera, вдохновлённые глубоководными морскими губками. О процессе их создания можно почитать в блоге Nervous System.

  • Nervous System, Porifera (2018)  
  • Nervous System, Porifera (2018)  
  • Мастерская Nervous System (2018)  
  • Мастерская Nervous System, процесс производства коллекции Porifera (2018)  

Умные кроссовки Nike

Кроссовки Nike знакомы всем, но мало кто знает, что у компании есть целый отдел генеративного дизайна. И этот отдел не просто делает кроссовки удобнее и экологичнее — он разрабатывает кроссовки для побед на олимпийских играх.

К самым успешным проектам Nike относится модель Nike Zoom Superfly Elite (2016) — это беговые кроссовки с подошвой, напечатанной на 3D-принтере. Именно эта модель помогла олимпийской чемпионке Шелли-Энн Фрейзер-Прайс прийти к финишу на 0,013 секунд быстрее соперников. В том же году компания разработала модель Nike Zoom Superfly Flyknit (2016) для олимпийской чемпионки Эллисон Феликс.

Для разработки кроссовок команда Nike в основном использует Rhinoceros и ZBrush. Подробности о процессе создания новых моделей читайте в интервью с директором по генеративному дизайну Nike, опубликованном в статье канала «РУКИ».

  • Nike Zoom Superfly Flyknit (2016)  
  • Nike Zoom Superfly Flyknit (2016)  
  • Nike Zoom Superfly Elite (2016)  
  • Nike Zoom Superfly Elite (2016)  

Алгоритмические тортики Динары Касько

Динара Касько — архитектор из Харькова, которая сменила профессию в необычном направлении: стала кондитером. Несколько лет назад её десерты взорвали интернет благодаря необычным и точным формам, созданным с помощью 3D-принтера.

Каждый торт проходит настоящий процесс разработки: сначала создаётся модель, после печатается форма, затем тестируется, и только после этого отливается финальная силиконовая форма для будущих десертов — а потом создаётся рецепт.

Для создания моделей команда Динары использует Rhinoceros и Grasshopper, Houdini, 3ds Max и SolidWorks, а также Cura для подготовки модели к печати. Воспроизвести архитектурные десерты Дианы Касько проще всего с помощью Grasshopper — посмотрите тьюториал канала Rhino Grasshopper.

  • Диана Касько (2018)  
  • Диана Касько (2018)  
  • Диана Касько (2018)  
  • Диана Касько (2018)  

Пожалуйста, подождите...
Мы используем файлы cookie для сбора обезличенных персональных данных. Это позволяет улучшать взаимодействие с пользователями, анализировать события на сайте и настраивать рекламу. Продолжая использовать сайт, вы даёте согласие на обработку персональных данных.