La Parquet Deformations è un esercizio paradigmatico, introdotto da William Huff alla scuola di Ulm negli anni Sessanta, con lo scopo di migliorare l’attitudine degli studenti ad indagare la dimensione configurativa dello spazio, tramite la trasformazione sequenziale dei modelli. Questo scritto propone una lettura multilivello dell’esercizio per inquadrarlo in una prospettiva di sperimentazione computazionale effettuata tramite il confronto tra Intelligenza Artificiale e Computational Design. L’obbiettivo è evidenziare la valenza pedagogica dell’esercitazione e come strumento del pensiero progettuale e come dispositivo utile alla contemporaneità del disegno, evidenziando nel contempo similitudini e differenze tra due approcci che, pur avendo una comune matrice informatica, si differenziano sensibilmente dal punto di vista formale, funzionale e applicativo.

Parquet Deformations, Computational Design e IA. Esercizi grafici del passato per nuovi paradigmi

G. Buratti;G. Vignati
2025-01-01

Abstract

La Parquet Deformations è un esercizio paradigmatico, introdotto da William Huff alla scuola di Ulm negli anni Sessanta, con lo scopo di migliorare l’attitudine degli studenti ad indagare la dimensione configurativa dello spazio, tramite la trasformazione sequenziale dei modelli. Questo scritto propone una lettura multilivello dell’esercizio per inquadrarlo in una prospettiva di sperimentazione computazionale effettuata tramite il confronto tra Intelligenza Artificiale e Computational Design. L’obbiettivo è evidenziare la valenza pedagogica dell’esercitazione e come strumento del pensiero progettuale e come dispositivo utile alla contemporaneità del disegno, evidenziando nel contempo similitudini e differenze tra due approcci che, pur avendo una comune matrice informatica, si differenziano sensibilmente dal punto di vista formale, funzionale e applicativo.
2025
ÈKPHRASIS Descrizioni nello spazio della rappresentazione
9788835182412
Parquet deformations, computational design, intelligenza artificiale, reti neurali, disegno algoritmico.
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