Data science na arquitetura: "a academia e a indústria estão apenas começando"

Data science na arquitetura: "a academia e a indústria estão apenas começando"

Formado pela Universidade do Nebraska - Lincoln (UNL), mestre em arquitetura pela Universidade Nacional de Cingapura (NUS) e doutor em ciências pela ETH Zürich, Clayton Miller trabalha atualmente como professor assistente na NUS, mais especificamente no BUDS Lab, um grupo de pesquisa dedicado à análise de dados de ambientes urbanos para desenvolver soluções técnicas que promovam a eficiência energética, o conforto, a segurança e satisfação dos usuários nas cidades e espaços construídos.

Em entrevista para o ArchDaily, Miller falou sobre como a programação e a data science podem ser úteis para o desenvolvimento futuro da arquitetura e da industria da construção civil.

© Fabian Dejtiar
© Fabian Dejtiar

ArchDaily (Fabián Dejtiar): De que forma você chegou à data science?

Clayton Miller: Ao longo da minha carreira tive a oportunidade de trabalhar tanto com projeto quanto com construção, seja na academia ou no campo profissional. Em algumas destas experiências eu acabei me dando conta de que quantidades incomensuráveis de dados estavam sendo sub-utilizados. Foi então que decidi fazer algo e há dez anos comecei a explorar de forma independente diferentes estratégias de como fazer uso e aproveitar esses dados. Passei a estudar programação em Python por minha conta, incentivado por alguns amigos especialistas na área. Na verdade, um mundo completamente novo se abriu para mim no momento em que passei a desenvolver estas habilidades, processando enormes quantidades de dados—à primeira vista aleatórios—para executar tarefas e projetos com mais rapidez e eficiência. Era como seu eu tivesse uma espécie de superpoder se comparado com meus colegas que estavam utilizando ferramentas mais convencionais. Foi quando eu decidi começar a ministrar cursos de programação voltados à especialistas da indústria da construção civil. Mais recentemente, meu laboratório no NUS lançou um curso online no EDx chamado “Data Science for Construction, Architecture, and Engineering”, o qual conta atualmente com mais de 12.000 participantes de 140 países diferentes.

AD: Qual a importância da ciência de dados na arquitetura hoje? Você acha que este é um caminho para a construção de cidades melhores no futuro?

CM: Arquitetos e arquitetas, especialmente dentro do ambiente acadêmico, estão começando a perceber o potencial da programação e da data science como uma ferramenta para desenvolver e fazer de seus métodos de projeto mais eficientes. São muitos aqueles que se dedicam atualmente à questionar e repensar seus próprios processos de projeto, integrando novas tecnologias e processos autônomos de design, permitindo-lhes criar uma enorme variedade de soluções e respostas que podem ser muito úteis ao analisar os caminhos possíveis em um projeto de arquitetura.

Estas simulações, por assim dizer, podem ser muito úteis ao longo do processo de projeto, permitindo que arquitetos e arquitetas explorem novas soluções em busca de um equilíbrio maior entre a eficiência e o desempenho da construção, estratégias passivas de projeto, redução da pegada de carbono assim como o bem-estar e conforto dos usuários.

Sermos capazes de integrar mais e mais dados ao nossos processos de projeto, sem dúvida nos permitirá construir cidades melhores no futuro, ambientes capazes de atender a todos esses critérios simultaneamente.

AD: Parte de saber o que fazer com todos estes dados é saber quais perguntas fazer. Como você sabe qual pergunta é a certa e como funciona seu processo de trabalho?

CM: Saber qual é a pergunta certa a se fazer é fundamental na data science. É a parte mais importante no que se refere aos possíveis impactos que uma análise pode gerar em um determinado projeto. É por isso que eu acredito que é importante que cada profissional tenha uma noção básica de programação, para entender quais dados são importantes e como abordá-los.

Arquitetos, por exemplo, tem uma formação bastante abrangente de modo que eles já são capazes de entender minimamente como o processamento de dados pode ser útil em seu processo de projeto.

É muito importante que eles sejam capazes de manipular estas informações. Quando inserimos a data science nos processos de projeto em uma empresa de arquitetura, abrem-se muitas portas, e isso é só o início de algo muito maior. Nossas universidades e a própria industria da construção civil estão apenas começando a descobrir tudo o que a data science pode oferecer.

AD: Você acredita que são as universidades aquelas que estão na linha de frente neste sentido? ou seria a industria da construção civil?

CM: As universidades estão apenas começando a ver todo o potencial de ensinar para todos os seus alunos novas habilidades, como a programação por exemplo. Há anos a NUS está nesta espécie de linha de frente. A programação já faz parte do currículo acadêmico da grande maioria dos cursos oferecidos pela universidade. Em nosso programa, especificamente falando, fui eu o responsável pelo sucesso da introdução deste curso no processo de aprendizado de nossos alunos. O setor da industria da construção está apenas começando a se dar conta de tudo o que essas novas tecnologias podem fazer por ela, e a demanda por profissionais que dominem estas habilidades está começando a crescer rapidamente.

FD: Algum conselho para aqueles que estão pensando em seguir esse caminho?

CM: Sem dúvida, eu com certeza recomendo que todos dêem uma olhada em nosso curso on-line introdutório no EDx, mesmo que só para ter uma ideia geral de como a programação em Python funciona. Este é um curso gratuito e ainda gera um certificado de conclusão no final. O Python é apenas uma das ferramentas – arquitetos e arquitetas podem mergulhar mais à fundo em outros programas como o Rhino, ou o Grasshopper. O Revit—conhecido pela maioria de nossos colegas—também pode ser automatizado, através de códigos de programação. O Microsoft Power BI e outras ferramentas como o Tableau também podem ser úteis para expandir seus conhecimentos na área.

Sobre este autor
Cita: Dejtiar, Fabian. "Data science na arquitetura: "a academia e a indústria estão apenas começando"" [Clayton Miller on Data Science in Architecture: "Academic and Industry are Just Starting"] 27 Out 2020. ArchDaily Brasil. (Trad. Libardoni, Vinicius) Acessado . <https://www.archdaily.com.br/br/950148/data-science-na-arquitetura-a-academia-e-a-industria-estao-apenas-comecando> ISSN 0719-8906

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