參加Wallcei線上課程，解碼城市基因組(Urban Genome)。6月13-15日(McNeel Europe)

 

Wallcei線上課程，解碼城市基因組(Urban Genome)
2022年6月13 - 15日
上午10點至下午5點
McNeel Europe將以Zoom舉行線上課程

「解碼城市基因組」線上課程，重點在於學習使用Wallacei進行衍生設計，由Wallacei的聯合創辦人Mohammed Makki和Milad Showkatbakhsh進行教學。

Wallacei是一個演化引擎，透過遺傳演算法的運算模擬解決多目標優化的問題。Wallacei將高度詳細分析工具與全面性選擇方法結合，包括非監督機器學習演算法，以幫助使用者在其衍生設計過程中的所有階段，都能做出更明智的決策。在為期3日的線上課程中，透過實際操作的方式，了解Wallacei平台的詳細特性與功能，全面地了解設計演化概念應用相關的方法論。本工作坊還會透過進行城市超級街區的設計來教授Wallacei，特別注重基因組及其在眼或過程中的重要性。

第一日：基礎知識

• 演化原理在設計與解決問題之應用背後的理論：
• 自然界中生物演化過程的意義。
• 在計算中翻譯生物演化過程。
• 遺傳演算：設計案例研究。
• 具有Wallacei特徵與貢獻的衍生設計。
• 執行Wallacei：環境、目標、目的及基因庫。

第二日：Wallacei衍生設計工作流程

• 設定衍生設計工作流程、環境及框架以規劃城市超級街區。
• 執行遺傳演算。
• 了解Wallacei.X使用者介面及閱讀模擬結果：
• Wallacei設定：人口、參數、搜尋空間與動態圖表。
• Wallacei解析：標準偏差、菱形圖及適應值。
• Wallacei選擇：平行座標、選擇解決方案、柏拉圖前沿及顯型。

第三日：解碼城市基因組

• 從Wallacei.X提取資訊：基因組、顯型及數據等。
• 了解基因組在分析與選擇中的作用。
• 以模擬及從群體中提取額外數據組，來解碼基因組的輸出。
• 用Wallacei進行視覺化及動畫。

課程規定：具備Rhino與Grasshopper基礎。

線上課程費用：395歐元加稅。全職學生與大學教師五折優惠(需身分證明) 請注意：費用付清才算確認席次。

最高招生人數：25人 若未達開課人數，課程將在舉行前15日取消。

課程語言：英語。

教育席次有限! 現在立刻跟McNeel Europe報名!

DEZACT 遺傳算法與目標導向幾何優化工作營-線上課程

“Evolutionary Algorithm  and Multi-Objective Optimisation” 遺傳算法與多目標導向幾何優化設計工作營” 為四天雙周末 (共16小時 每日上課4小時) 高密度的Grasshopper參數化模型建構與優化課程, 課程內容將著重於參數化幾何模型建構技巧說明、參數化模型資訊結構及運用遺傳算引擎優化模型等。遺傳算法為借鑑生物演化規則演化而來的演算方式，由美國J.Holland教授1975年首先提出，主要的特色是將實驗對象進行解構，利用拆解與重組基因的方式，結合機率的優化算法能夠自動找出優化的解答。 在現今的環境，複雜幾何的運用在建築、景觀、城市、工業設計領域甚至其他領域越來越普及，然而傳統的CAD (computer aided design)在模型的建構上不易調整和分析的特性往往需要耗費大量的時間成本進行修正，其後的分析與合理化過程更是讓整個流程容易陷入反覆且重複的程序, 本次工作營就是針對這個部分希望帶領學員學習將多方資訊進行模型整合，此設計方式已在國際上普遍化，許多國際事務所在設計階段為求更有效地將項目推進，減少設計過程各項專業整合的溝通成本，已逐漸連同結構表現、環境分析、材料行為等資訊在幾何探索的階段並已進行了整合，這除了可避免在後期跨軟體資訊轉換所造成的錯誤及來回修改溝通的時間浪費，亦可藉由跨領域參數來達到獨特形體的表現，因此，遺傳算法與多目標導向幾何優化 的課程目標即是帶領學員們在除了認識參數模型外，更進一步地了解如何透過有效針對資訊與設計條件進行大量計算與運用。

Rhino Grasshopper的出現讓設計者能夠快速的調整校正模型，提升模型的複雜和細緻度更可以在方案產生時同時進行分析，達到更高的效率。在環境議題越來越複雜的情況下，單方面的設計目標已經無法滿足設計者所面對的問題時，多目標導向優化便是一個極佳的解決方式。 課程中領學員們將會從最基礎的參數化模型建構開始學習，逐步對參數與資訊掌握後，老師將進一步將課程延伸至模型建構如何與環境模擬的分析整合、以及當設計面臨多面向的課題需要被克服時，如何運由AI人工智慧技術開發的遺傳算法引擎去做處理。環境模擬整合的課程章節中老師也會單獨介紹LadyBug基本環境模擬分析和曲面分割等工具運用。本次工作營引入英國AA EmTech多年教學研究的經驗與案例，讓學員能第一手資訊的了解到參數化設計於建築與都市的應用, 並對遺傳算法有更深的認知且熟悉的運用, 不同於一般如Galapagos 和 Octopus 優化插件本次課程內容能夠以視覺化的方式讓使用者判讀模型資訊，對於設計者更能夠掌握成果並進行模型修正和設計決策。

 

此課程將由雙老師上課，許家皓老師為旅居英國曾於多所知名建築事務所之參數化主導設計師，有豐富的設計經驗，將會於課程中與學生分享國際事務所參數化設計與工程問題解決相關案例；葉鎧老師為長期於AI人工智慧與建築優化領域專研，為此課程主要軟體教學老師，葉鎧老師除了能帶給學員豐富的建築模型優化學習經驗外，並在軟體應用與開發這塊能與學員分享最新的建築科技相關發展，此課程雙老師的教學安排，我們期望帶給學員最全面、豐富且實務理論並重的課程內容。課程授課語言為中文，適合無基礎或有基礎觀念希望延伸性了解參數模型建構、電腦資訊管理的初中階學員。

活動時間 : 2021/12/18 -19. 25-26 每天4小時 (周末)

活動地點 : 線上Zoom

課程語言 : 中文

適合對象 : 從事工業產品、室內、建築空間、都市設計等對參數化設計或創新設計有興趣的相關專業人士或大專以上學生參加, 無基礎者亦可參加。

課程軟體:  Rhino 7.0 / Grasshopper / Ladybug / Wallacei / Lunchbox

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Mohammed Makki和 Milad Showkatbakhsh共同主持使用Wallacei進行衍生設計網路研討會

2020年7月6-8日

10 AM- 1 PM/ 2- 6 PM (歐洲中部時間)

線上課程由McNeel Europe S.L.主辦(巴塞隆納)

McNeel Europe舉辦為期3日(7月6-8日)的用Wallacei 進行衍生設計：塔的優化策略 - 由Wallacei聯合創辦人Mohammed Makki 及 Milad Showkatbakhsh主持。Wallacei是一款進化引擎，可以透過遺傳演算法進行模擬，解決多重物件優化的問題。Wallacei 結合高度詳細的分析工具，以及各種綜合選擇方法，包括無監督機器學習演算法，在衍生設計各種階段，協助使用者做出更明智的決策。 在為期三日的線上課程，透過實際演練學習Wallacei平台的詳細的功能，並全面了解進化概念在設計中的應用相關方法。 網路研討會透過設計建築塔樓，重點放在兩個主要的規模上，這兩種規模解決了塔的型態，也影響著塔的立面。

第一日： 基礎知識

• 進化原理之設計與解決問題的應用背後的理論：
  • 自然界中生物進化過程的意義。
  • 在計算中生物演化過程的轉化。
• 遺傳演算：設計的案例研究。
• Wallacei特點與貢獻的簡介。
• 執行Wallacei：環境、目標、目的及基因庫。

第二日：Wallacei 衍生設計工作流

• 設定衍生設計工作流程、環境及框架，以設定有意義的塔架優化問題。
• 了解Wallacei.X使用者介面，讀取模擬的結果：
  • Wallacei設定：人口、參數、搜尋空間與動態圖表。
  • Wallacei分析：標準差、菱形圖以及適應值。
  • Wallacei選集：平行座標、選擇解決方案、柏拉圖效率及表型。
  • Wallacei.X 元件匯出：基因組、表型及數據。
• 選擇解決方案以開始第二次的模擬

第三日：選擇策略

• 設定第二個模擬工作流程與設計問題
• 執行遺傳演算，分析結果並提取解決方案。
• 最終解決方案組的視覺化以及策略展示。
  

課程需求：基礎Rhino與Grasshopper

課程費用： 397,50歐元 (+VAT)；專職學生、大學教師(需身分證明 )和遠距教學學員將獲得50%折扣。請注意您的席次在費用付清之後才算確認。


招生人數：25人。如不到開課人數，課程將在15天前取消。

語言：英語

教育席次有限  現在就跟McNeel Europe報名!

Nate Miller對Grasshopper工具的評論

Proving Ground的 Nate Miller定期就衍生設計提供廣受業界敬重的評論，比如他在podcast的討論。 現在他發表一些對 Grasshopper外掛的看法。正如Nate所指出，過去12年來，Grasshopper週圍蓬勃發展起一個充滿活力的數位設計社群，其免費外掛工具充分利用了"生成"的概念。

Nate討論的三個類別是：

• 進化求解器
• 拓撲優化
• 機器學習和人工智慧

您可透過food4Rhino等資源找到Nate Miller提到的工具等。

免費衍生設計 - Grasshopper社群所建立工具的簡單概述......

Wallacei更新

Wallacei有一個用來解決優化問題的新版本。

使用Wallacei- Grasshopper的外掛程式，透括遺傳演算法來執行模擬，解決優化的問題。

在2.5版Wallacei 的更新有幾個新功能：包括新的聚類方法(聚合式階層分群法)、自動儲存功能、整個種群的柏拉圖前緣計算方式(Pareto Front)、整併優化效能等等...， Wallacei 入門(Primer)現已更新。

到Wallacei網頁下載初階入門版，並查看更多Wallacei的最新功能。

Youtube網頁: Wallacei 2.5版新功能....

演算進化設計工作坊(Wallacei) 11月19-21日@McNeel Europe巴塞隆納

演算進化設計工作坊
2019年11月19-21日
10 AM - 6 PM


McNeel Europe S.L.
Roger de Flor, 32-34 bajos
08018 Barcelona (Spain)

McNeel Europe邀請Wallacei共同創辦人/建築協會博士候選人Milad Showkatbakhsh，還有授權Rhino培訓師/UIC巴塞隆納建築學院計算設計教師Diego Navarro，進行為期三天的演算進化設計工作坊，使用的軟體是Wallacei。 Grasshopper新的外掛程式-Wallacei，是一款進化引擎，讓使用者透過遺傳演算執行模擬，解決優化的問題。Wallacei 採用非常詳細的分析工具，以及各種全面性的精選方法，包括演算法群聚，來輔助使用者，在演化模擬的各個階段，做出更明智的決策。 在此三日的課程中，學生將實際操作，來了解Wallacei平台的詳細特點與功能，進而全面了解設計中，與進化概念相關應用的方法。

第一日： 基礎知識
1.1 進化原理之設計與解決問題的應用背後的理論：

- 自然界中生物進化過程的意義。
- 在計算中生物演化過程的轉化。
- 遺傳演算：設計的案例研究。

1.2. Wallacei特點與貢獻的簡介。
1.3 執行Wallacei：環境、目標、目的及基因庫。

第二日：閱讀數據

2.1. 了解Wallacei.X使用者介面，讀取模擬的結果：

- Wallacei設定：人口、參數、搜尋空間與動態圖表。
- Wallacei分析：標準差、菱形圖以及適應值。
- Wallacei選集：平行座標、選擇解決方案、柏拉圖效率及表型。
- Wallacei.X 元件匯出：基因組、表型及數據。

2.2. 設計問題、環境及框架。
2.3. 應用示範與個人專案(1)。

第三日：匯出管理

3.1. 分析結果，重新制訂與比較。
3.2. 匯出表行以及視覺化。
3.3. 應用示範與個人專案(2)。

學費：
課程費用：795歐元 (+VAT)；專職學生、大學教師(需身分證明)將獲得50%折扣。
請注意您的席次在費用付清之後才算確認。

人數限制：10名+6名遠距教學學員。 如果不到開課人數，課程將在15天前取消。 

語言：英語

教育席次有限!現在就跟 McNeel Europe報名!