Programmable Architecture
-Towards Human Interactive, Cybernetic Architecture-
Kensuke Hotta (B.Eng, M.Eng, Msc),
Architectural Association School of Architecture
プログラマブル アーキテクチャ
ーヒューマンインタラクティブ、サイバネティックアーキテクチャーに向けてー
堀田憲祐, 英国建築協会建築学校
Chapter 5 Data and Analytical Methods
第5章 データおよび分析方法
5-1. Evaluating Performance in Adaptive System
While chapter 4 elaborates on the proposal of PA architecture with its physical and construction models as well as multiple hierarchies, chapter 5 addresses the issue of how to quantify this new kind of relationship with the environment focusing mainly on light levels.
第5章, データおよび分析方法
第4章では、物理モデルとコンストラクション・モデル、そして複数の階層を持つPAアーキテクチャの提案を詳しく説明した。第5章では、この新しい種類の環境との関係をどのように定量化するかという問題を取り上げる、特に建築物の明るさについて着目して諭を進めていく。
The proposed approach involves, first, performing some baseline case studies. These are correlated using a software interface which ‘metabolises’ the results. This ability will lead to various applications executable from a small architecture scale up to larger urban patches with multiple intelligent units. After the software is ‘trained’, it should be evaluated in a functional environment since it may not always know how to respond usefully to its complex real-world environment. This PA will be evaluated to see how it can work effectively for human society and the environment.
提案するアプローチでは、まずいくつかの基本的なケーススタディを実施する。これらのシミュレーション上の建築物を「代謝」させるソフトウェアインターフェイスと関係づけられている。このインターフェイスないしアプリケーション能力次第では、小さな建築スケールから、複数の建築ユニットを持つ大きな都市の区画まで、多様なアプリケーションにつながっていくことが期待できる。ソフトウェアが「訓練」されたのちにも、複雑な実世界環境に対して有効な反応を示すとは限らないため、実環境で評価する必要がある。理想的にはこの後はじめて、PAは人間社会と環境のために、どのように効果的に働くことができるかを評価できる。
If architecture is genuinely ‘programmable’, its metabolic interface can be adjusted based on the results of the ongoing evaluative process. Moreover, as the software is ‘intelligent’, it will have a self-developed system such as a neural network. When the system works well, it should be able to record its history of ‘training’ and ‘learning’ and prove that it is possible to create adaptive software metabolisms without any change to the hardware.
もし、建築が本当に「プログラマブル」であれば、継続的な評価プロセスの結果に基づいて、その代謝的なインターフェースを調整することができる。さらに、ソフトウェアが「知的」であるのならば、ニューラルネットワークのような自己開発システムを持つであろう。このシステムがうまく機能すれば、その「訓練」と「学習」の履歴を記録し、ハードウェアに変更を加えることなく、適応的なソフトウェア代謝をができる、と証明できるはずである。
5-2. Details of Methodology in Previous Experiments
5-2. 先立つ実験の手法の詳細
Before this thesis, the author proposed the concept of “Programmable-Kinetic-Fabric for Architecture'' at the Bartlett in the university college London (Hotta,K 2009). master’s degree thesis, in which several methods were utilised to control architectural machines. Three types of architecture were identified in an experiment that focused on active light shading to develop kinetic architecture. In addition, several tools were used in the experiment, particularly Arduino (hardware) and the Genetic Algorithm (software). This case study is related to both hardware and software systems. (fig 5-2,1)
本論文に先立ち、筆者はロンドン大学バートレット校にて「プログラマブル・キネティック・ファブリック・フォー・アーキテクチャ」という論文を執筆した。建築用の動く表皮というコンセプトを提案し、その中でいくつかの手法を駆使して建築的機械を制御している。動く建築物を開発するために、動的な遮光に焦点を当てた実験の中で、3つのタイプの建築システムを定義した。また、この実験では、Arduino(ハードウェア)と遺伝的アルゴリズム(アルゴリズム)を中心に、多くのツールが使用された。このケーススタディは、ハードウェアとソフトウェアの両方のシステムに関するものである。(図5-2,1)
Two key challenges, as well as potential, came out of this project. The first challenge (potential) was the hardware; architectural hardware should be capable of receiving a signal and acting accordingly. If we look at cars or any other intelligent object, we can easily find that some systems can change morphologically and functionally. Another challenge (potential) was the software; no single software system can control all aspects of an architecture system. The exceptions to this rule would be an environmental or energy management system, but this is only a part of complex architectural equipment.
このプロジェクトを通じて、大きく2つの重要な課題が生まれた、これは可能性でもある。一つ目の課題(可能性)は、ハードウェアにまつわるものである。建築のハードウェアは、信号を受信し、それに応じて行動する能力が必要である。自動車や他の知的な物体を見れば、形態的な変化だけでなく、機能的な変化も可能にするシステムがあることは容易に理解できるだろう。もう一つの課題(可能性)はソフトウェアである。建築にまつわるシステムのすべてを制御できる単一のソフトウェアシステムは存在しない。例外的に、環境やエネルギーの管理システムがあるが、これは現状、複雑な建築設備の一部に過ぎない。
5-3. Initial Physical Study
5-3. 初期物理モデルスタディー
5-3-1. A Building Envelop Experiment
During the 2010~2011 period, several experiments were performed. The first experiment involved comparing the amount of sunlight within different building envelopes containing the same footprint controlled by a ‘Selfish System’ or a ‘Concession System’. The Selfish System’s control principle is that each envelope object tries to get maximum sunlight without considering others. In contrast, the Concession System‘s control principle is that each envelope is allowed to work as part of a group cooperating for group efficiency.
5-3-1. ビルディング・エンベロープの実験
2010年から2011年にかけて幾つかのスタディー実験が行われた。最初の実験は同じフットプリントを持つ異なるエンベロープ(建物表面の被膜となる構造物)表面の日照量を比較するものであった。比較される対象はそれぞれ「利己的システム」と「譲歩システム」に制御されることを前提に模された紐である。「利己的システム」は己が属する建物が、他の建物を考慮することなく最大の日射量を得ようとする制御原理である。一方、「譲歩システム」の制御原理は、エンベロープの属する建築物が周辺の建築グループの一部として、グループの効率を高めるために協力することを前提とするシステムである。
The experimental results indicated that the ‘Concession System‘ got a higher score (1190 points) than the ‘Selfish System’ (1003 points)(fig 5-3-1,3)(fig 5-3-1,4). This means if an urban patch, the Urban patch is a technical term for a section of a town block, operates using the Concession System, it can achieve higher efficiency. Based on these results a number of issues were identified for further development. Firstly the precise logic of the ‘concession’ used to achieve a higher score needs to be precisely defined; secondly the issue of a central or distributed control system needs to be addressed and finally the location and nature of the evaluator need to be addressed (the score was calculated by hand in the experiment).
実験の結果、「譲歩的システム(1190点)」は「利己的システム(1003点)」よりも高い点数を獲得した(図5-3-1,3)(図5-3-1,4)。つまり、建物単体でなく、その集まりで構成された都市街区(都市街区=アーバンパッチは街区の一部分を意味する専門用語)がある場合、単体建物の制御システムは利己的であるよりも譲歩的である方が総体としては高い点数が獲得できる。これらの結果を受けて、さらに発展させるべきいくつかの課題が明らかになった。まず、より高いスコアを得るために使用する「譲歩」のロジックを正確に定義する必要がある。次に自己のサイズ、すなわち中央制御システムか分散制御システムかという問題に取り組む必要がある。(実験ではスコアを人間が手作業で計算した)
Amount of Sunlight building1
= Σ {(S1-1)+(S1-2)+(S1-3)}
= Σ {(x*cos0°)+(x*cos(-50°))+(x*cos(-89)°)}
Amount of Sunlight building2
= Σ {(S2-1)+(S2-2)+....(S2-13)}
= Σ {(x*cos62 °)+(x*cos53 °)+(x*cos60 °)+(x*cos53 °)+(x*cos34 °)+(x*cos11 °)+(x*cos(-48
°))+(x*cos(-86 °)+(x*cos(-119°)}
Amount of Sunlight building3
= Σ {(S3-1)+(S3-2).....+(S3-8)}
= Σ {(x*cos0°)+(x*cos(-50°))+(x*cos(-89)°)}
The total score of this field (Urban patch) is simply the sum of these 3 scores.
この領域(都市パッチ)の特典は、単純にこれら3つのスコアの合計となる。
For these questions, it is worth referring to animal physiology, especially the reflex system. (fig 5-3-3) Humans have two different reflexes - spinal reflexes which are autonomic, and cerebrum-based reflexes which are more intelligent and voluntary reflexes from within the brain. Both have their merits, the first providing speedy reactions, the second providing ‘smart’ reactions. Animal sensing systems use a combination of local reflexes and central reflexes to achieve dynamic reactions. How might this work in a machine system?
このような質問には、動物の生理学、特に反射系を参考にするとよい。(図5-3-3)人間には2種類の反射がある。自律神経系の脊髄反射と、より知的で脳内の自発的な大脳ベースの反射である。どちらにも利点があり、前者は迅速な反応を、後者は賢い反応を提供する。動物のセンシング・システムは、局所反射と中枢反射を組み合わせてダイナミックな反応を実現している。では、機械ではどうなのだろうか?
5-3-2. Kinetic Robot Studies
The second experiment, which was carried out used a different reflex system based on the hypothesis that the combination of different reflexes would result in more light in the experimental space and thus achieve higher scores. The objective of this experiment was the same as the above where building envelopes change their shape to maximize the amount of sunlight using real-time sensing. There were two models used, each having different control principles. One is an electric-based centrally controlled system, where the central reflex is a coded reaction using electrical signals (fig 5-3-4). The other is a material-based, distributed system, where the distributed-local reflex is material-based using Bio-metal(R), which is a type of shape memory alloy (fig 5-3-5). These robotic structures were operational.
5-3-2. キネティックロボット・試作
ふたつ目の実験では、異なる反射系を組み合わせることで、より多くの光を実験空間に取り込み、より高い得点を得ることができるのではないか、という仮説のもと、実験を行った。この実験の目的は上記の実験と同様であるが、リアルタイムセンシングにより日射量を最大化させるよう建物の外壁の形状を変化させるコンセプトを実際化するという趣旨である。作成したモデルは2種類で、それぞれ制御原理が異なる。一つは電気仕掛けの中央制御型であり、その反射は電気信号と簡単なプログラムで構成された反応である(図5-3-4)。もう一つは物性ベースの分散型システムで、分散した局所的な反射は形状記憶合金の一種であるバイオメタル(商標)を用いたものである(図5-3-5)。これらのロボット構造はもちろん可動であった。
5-4. What is Going to Be Examined
The term 'programmable' in this paper means that the required built environment, which is tied in advance to a building function (programme), can be made variable and respond to human activity at any given time. In this experiment, illumination levels were used to evaluate the architecture, in particular the roof’s adaptability to varying levels of illumination. This particular value was chosen as optimum illumination levels have already been established in many environmental institutes, such as IES; Illuminating Engineering Society of North America, MS1525; Malaysian standard, or Panduan Teknik JKR or JISZ9110; Japan industrial Standard. Here, IES’s standard illumination level is used for the setup.
5-4. 何を検証するのか
本論文でいう「プログラマブル」という言葉は、あらかじめ建築機能(プログラム)と紐づけられた要求建築環境を、可変にし、その時々の人間活動に対応できることを意味する。この実験では、建築物の性能を測るために照度が用いられ、特に下部空間での必要照度への合致度を評価軸とした。室における必要照度の特定の値はすでに、各国の建築環境系の学会や団体で設定されている。例えば北米照明学会の(IES)、マレーシア規格MS1525(Panduan Teknik JKR)、や日本工業規格の(JISZ9110)などである。ここでは世界的に普及しているIESの標準的な照明レベルを使用した。
Since there is no established index to show the level of adaptability of a structure to environmental changes, the author attempted to develop a process for measuring ‘correspondence to the required environment’, which would identify the extent to which an architectural machine can follow its target or ‘objective’ function when dealing with the environmental change around the machine (Fig.5-4,1).
また、建築構造物の環境変化への適応度を示す指標は確立されていないため、筆者は「要求環境値への対応度」という指標の開発、およびその測定を本論で試みた。建築機械が周囲の環境変化に対応する際に、目標または目的関数を、どの程度追跡できるかを明らかにする指標を数式化した(図.5-4,1)。
5-5. Examine, Evaluate and Compare a Fixed and Kinetic Roof
The diagram below (fig.5-5,1) (fig.5-5,2) shows the method, which compares the performance of a fixed roof and a kinetic roof in terms of illumination performance. The two columns on the left show the relationships between an activity, a room or space and its required illumination level based on the IES-The Illuminating Engineering Society of North America-which is the recognized technical authority on illumination. The red line shows the available environmental (solar) illumination over 24 hours referred to as the Sun Light, SL(t), while the black line shows the necessary levels of light within the structure over 24 hours referred to here as the Objective Function, OF(t). On top of this the performance of the Fixed Roof, FR(t), and the Kinetic Roof, KR(t) are overlaid. This is a figure of wishful thinking, but if this is shown in an experiment, then the kinetic roof closely matches the objective function over the 24-hour period and is, therefore, more efficient and thus is able to encourage specific activities with more accurate amounts of light, than the fixed roof.
5-5. 固定式屋根と可動式屋根の検討、評価と比較
下図(図5-5,1)(図5-5,2)は、固定式屋根と可動式屋根の性能を照度性能の観点から比較する方法を示した模式図である。左側の2列は、照明の技術的権威として知られるIES(北米照明学会)に基づく、活動、室、空間とその必要照度の関係を示している。赤い線は24時間の環境(太陽光)照度(SL(t))を示し、黒い線は24時間の構造物内の必要照度(OF(t))を示す。その上に、固定式屋根FR(t)と可動式屋根KR(t)の性能が重ねられている。これは希望的観測を図にしたものであるが、もしこれが実験で示されれば、可動式屋根は24時間にわたって目的関数と密接に一致しており、固定式屋根よりも効率的で、より正確な光量で特定の活動を促進することができる、ということになる。
Here sunlight refers to all sky illumination. These values are set on the assumption that the place is Japan in the summer and the weather is fine. The maximum illumination level might be 100,000 (lx) at peak time, which is generally around noon.
SL(t); Sun Ligh (Japan, Summer, Fine)
ここでいう太陽光とは、一般的な前天空照度を指す。この値は、場所が夏場の日本で快晴という前提で設定されている。一般的に正午前後のピーク時に最大照度が10万(lx)になることもある。
SL(t); 太陽の光 (日本,夏,晴れ)
• Objective function
The objective function is to set the Required Illumination level for activities for an arbitrarily chosen normal office worker. This line is just one possible example. Of course, a person’s behaviour is unpredictable and their required illumination level fluctuates along the timeline. It is not so easy to predict what will happen in the real world.
OF(t); Objective Function (Required Illumination level for activities)
・目的関数
ここでの目的関数は行為に必要とされる照度レベルで、任意に選ばれた普通のオフィスワーカーに設定されている。この線は、あくまでも可能性のある一例である。もちろん人の行動は予測不可能であり、必要な照度も時間軸に沿って変動する。現実の世界で何が起こるかを予測するのはそう簡単ではない。
OF(t); 目的関数 (活動に必要な照度レベル)
• Approximate illuminance of the space below, provided by the individual roofs
On the graph, these lines are shown as the green line (FR(t); Fixed Roof ) which is the Illuminance values in the lower space provided by a conventional fixed flat roof. The blue line (KR(t); Kinetic Roof ) is the dynamic roof proposed in this thesis. Values and lines shown on the graph are provisional, calculated values. After the experiment is completed, these can be replaced with the experimental values.
KR(t); Illuminance Provided by a Kinetic Roof
FR(t); Illuminance Provided by a Fixed Roof
・個別屋根によってもたらされる、その下の空間の照度概算値
グラフ上では、従来型の固定式フラットルーフ屋根によってもたらされる下部空間の照度値を緑線(FR(t); Fixed Roof )、本論文で提案する可動式屋根によってもたらされるそれを青線(KR(t); Kinetic Roof )で示している。グラフに表示されている値や線は、暫定的な計算値である。実験終了後、実験値に置き換えることができる。
KR(t); 可動式屋根によってもたらされる照度
FR(t); 固定式屋根によってもたらされる照度
• The Remainder Areas as error; S
Essentially the Kinetic Roof (fabric) tries to follow the Objective function, that is it tries to minimize the difference between Objective Function and the values from the sensors on the roof. In this graph, the difference between the Fixed Roof and Objective Function is indicated by the ‘S1’ area. The ‘S2’ area is the difference between the Kinetic Roof and Objective Function. Although in actual time it is the sum of the differences, geometrically both S1 and S2 can be calculated using curve integrals along the time axis (t) on the graph.
・差分としての残り領域;S
基本的に、可動式屋根(ファブリック)は目的関数に従おうとする。つまり、目的関数と屋根上/下のセンサーからの値の差を最小にしようとするのである。このグラフでは、目的関数と固定屋根の値との差が「S1」の領域面積で示されている。おなじく「S2」の領域は、目的関数と可動式屋根との差を示している。実際の時間上では差分の総和であるが、幾何的にはS1、S2ともに、グラフ上の時間軸(t)に沿った曲線積分を用いて計算されうる。
• Logarithmic calculations
The logarithm calculation is useful when the values are not easily comparable and where the area (s) potentially has no limit with the possibility of the value diverging to infinity.
The resulting calculations yielded an S1 value of 46 and an S2 of 30. These values were calculated using a logarithm based 1.01.
・対数計算
対数計算は、値が容易に比較できない場合や、面積が無限大に発散する可能性がある場合などに有効である。計算の結果、S1の値は46、S2の値は30となった。これらの値は、1.01を基準とした対数で計算されている。
• Defined Indicator
The indicator presented here shows how well the actual measured values correspond to the required illuminance level, which is the objective function. Using the logarithmic calculations the correspondence to the required levels of illumination of the Objective Function is measured using new indicators (x; x1, x2). This indicator’s (x’s) range is from 0 to 1 where 1 represents absolute correspondence to the required light levels. For the value to approach 1 there is less tolerance for error, in other words, this roof system must follow the Objective Function.
・定義された指標
ここで示される指標は、実測値が、目的関数である必要な照度レベルへどのくらい対応しているかを現わすもの。上記の対数計算などを駆使して、指標(x; x1、x2)を使って表現する。この指標(x)の範囲は0~1までで、1が要求される光量に対する絶対的な対応であることを表す。この値が1に近づくほど誤差がないことを意味する。言い換えれば、この屋根システムはより正確に目的照度を満たし続けていることになる。
・Demonstration results.
The 'required environmental response index' for the movable roof is x2 = 0.76, whereas that for the fixed roof is x1 = 0.66. This indicates that the movable roof fulfils the required function of lighting in the building plan more efficiently over the time span. Moreover, if the movable roof has an autonomous correction function as well as reflection, it would be able to adapt to longer periods of time and under different weather conditions.
・実証実験の結果
可動式屋根の「求められる環境への対応指標」はx2=0.76であるのに対し、固定式屋根のそれはx1=0.66であった。このことから、可動式屋根は建築計画における照明の必要機能を時間軸にわたってより効率的に満たしていると言える。また、可動式屋根に反射だけでなく、自律的な補正機能が備わっていれば、より長い期間、異なる気象条件のもとでも適応できるだろう。
5-6. What is the Contribution
With the development of ‘smart’ and’ metabolic’ systems like kinetic structures, they needed a new way of evaluating their conditions as well as a way of being assessed. Developing the ‘correspondence to required environment’ index provides a way of doing this. Other researchers could expand this index to cover a wide range of environmental factors. As the proposed architectural machine took a higher score in this indicator, the system has more resistance against the environment, thus making it more adaptable to a broader range of conditions. When the roof system is applied to extreme climatic zones such as hot deserts, or the frigid Arctic, it will work more effectively to maintain the required inner conditions.
5-6. ここでの貢献とは
キネティック構造のような「スマート」で「代謝的な」システムの開発には、その状態をはかる新しい方法と、評価する方法を必要としていた。「要求される環境への対応度の指標」の開発は、そのための方法を提供した。この指標は、さまざまな環境要因に対応できるように拡張することができる。提案する建築機械がこの指標で高得点を取ったということは、環境に対する耐性が高いということであり、より幅広い環境や条件への適応が可能になる。暑い砂漠や極寒の北極などの極端な気候に適用された場合、この屋根システムはより効果的に機能し、必要な内部条件を維持することができるようになるはずである。
System will adapt the output following the objective function. So the system can be judged the difference between objective function and actual output function. But also system can be evaluated with time. Dynamic system is laid on the timeline, so the adaptability can also be shown like the diagram. In the idea of homeostasis, the quicker response is the better. However the adaptability (=the difference between objective function and system output ) in the certain time duration, are not always correspondance with time-responsiveness. Because high convergence will bring smarter answers in the stable objective function, on the other hand it could be a lack of adaptability in the case the objective function is fluctuating.
システムは、目的関数にしたがって出力を調整する。そのため、システムは目的関数と実際の出力関数の差で判断することができる。しかし、システムは時間軸で評価することもできる。動的なシステムは時間軸上に配置されるので、適応性も図のように示すことができる。ホメオスタシス(恒常性)の考え方では、応答は早い方が良い。しかし、ある時間内での適応度(=目的関数とシステム出力の差)は、時間応答性と必ずしも一致しない。なぜなら、収束性が高ければ安定した目的関数の中でよりスマートな答えが得られるが、逆に目的関数が変動している場合には適応性に欠ける可能性があるからである。