Diseño generativo

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El diseño generativo , o diseño generativo , es un  enfoque para el diseño y diseño de un producto digital o físico (sitio web, imagen, melodía, modelo arquitectónico, detalle, animación, etc.), en el que una persona delega algunos de los procesos a tecnología informática y plataformas [1] .

En este caso, el diseñador , ingeniero u otro cliente no busca directamente una solución al problema, sino que describe sus parámetros y limitaciones al programa, después de lo cual crea (genera) opciones de solución que forman la visión del producto [2 ] .

A diferencia de las herramientas tradicionales de diseño e ingeniería, los sistemas generativos crean e inicialmente seleccionan soluciones de forma semiautónoma, lo que cambia la naturaleza de la interacción humana con el sistema: el programa no se percibe como una herramienta, sino como un participante de pleno derecho en el proceso creativo . un “ socio ” [3] .

Algunos sistemas generativos permiten al usuario reformular, corregir y refinar el problema a partir de resultados intermedios, y también autoaprender en el proceso de búsqueda de soluciones. [cuatro]

Historia

Ejemplos de creatividad generativa en la era anterior a la computadora

Las técnicas de creatividad generativa se utilizaron mucho antes de la invención de la tecnología informática. Conocido por muchos desde la infancia, el dispositivo generativo elemental es un caleidoscopio . [5] Un ejemplo de un dispositivo generativo anterior a la computadora más complejo son las cartas de adivinación y un adivino que genera pronósticos mediante la difusión: el uso de dispositivos generativos, según F. Galanter, es "tan antiguo como el arte mismo" [ 6] . En su opinión, los modelos generativos no están vinculados a ninguna tecnología, y los dispositivos generativos en la actividad creativa pueden no ser de alta tecnología y se encuentran incluso en culturas antiguas. Los dispositivos generadores y los algoritmos (por ejemplo, lanzar dados) son el "mecanismo" de muchos juegos; por ejemplo, en la India antigua había un juego de dados, que era la personificación del "principio creativo" de crear el mundo.

En la Edad Media, Llull creó un dispositivo generador mecánico (Ars), diseñado para responder a todas las preguntas: se cree que el mecanismo se basó en las ideas de la Cábala, según la cual todo el conocimiento posible sobre el mundo se agota mediante permutaciones, combinaciones. y ubicaciones de las letras del alfabeto hebreo - Ars fue diseñado para generar todas las combinaciones "significativas" de estos elementos primarios de conocimiento.

En 1751, W. Hayes inventó un método generativo para componer música para "los talentos más malos". [2]

Los experimentos más modernos de Ben Laposky, quien, a partir de 1952, creó imágenes asombrosas ("abstracciones electrónicas", "oscilones") utilizando un osciloscopio, también pueden atribuirse a prácticas de creatividad generativa anteriores a la computadora. [7] De hecho, Laposky inventó un “prefijo” que visualiza los parámetros de amplitud y tiempo de las señales eléctricas. Los experimentos de Laposky son interesantes porque fue uno de los primeros en visualizar los procesos y resultados de la creatividad generativa: el principio de visualización es uno de los principios fundamentales en el diseño generativo.

Historia moderna del diseño generativo

Dejando a un lado los artefactos, la historia del diseño generativo comenzó a mediados del siglo XX con la llegada de las primeras computadoras para crear imágenes.

• En la década de 1960, Bell Labs comenzó a usar computadoras para resolver una variedad de tareas creativas, como crear gráficos, animaciones y objetos estéticos.
• En la década de 1980, se desarrolló una investigación seria en el campo de la creatividad informática que adquirió la forma y el estatus de una dirección científica. En primer lugar, se estudiaron las posibilidades de la creatividad informática en informática, arquitectura y diseño. En particular, en 1982, Autodesk desarrolló la primera versión del programa AutoCAD , cuyas diversas aplicaciones se utilizan en ingeniería mecánica, construcción y arquitectura. En 1984 se creó la primera versión del programa ArchiCAD (Radar CH), que se generalizó en el diseño de edificios. Posteriormente, los programas CAD se convertirán en uno de los casos frecuentes de implementación de mecanismos generativos. [ocho]
• En 2004, el columnista de Business Week Bruce Nussbaum publicó los artículos The Power of Design y Redesigning American Business, declarando: “La profesión del diseño ha cambiado su esencia, pasando del campo del dibujo al campo del pensamiento, de la estilización a la innovación, de dar forma a las cosas. a visualizar nuevos paradigmas de negocio” [9] . Ha comenzado una nueva filosofía empresarial, en la que el diseño generativo (creatividad generativa) está haciendo una contribución cada vez más significativa. [diez]
• En la década de 2010, las tecnologías de aprendizaje para sistemas generativos están mejorando rápidamente. Así, en 2014, Ian Goodfellow [11] inventa una red adversarial generativa (GAN), que se utiliza con éxito para obtener imágenes fotorrealistas de ropa, bolsos, maletines, escenas de juegos de ordenador, interiores y objetos de diseño industrial.
• Grandes empresas de TI (Google, Microsoft, Oracle, Symantec, Hewlett Packard, Adobe, Yandex, uKit Group, Mail.ru Group) y empresas industriales como Siemens se están uniendo a la investigación en el campo de la creatividad generativa y el desarrollo de tecnologías generativas.
• En 2014, Google adquiere DeepMind Technologies Limited; hoy, el proyecto está estudiando una amplia gama de problemas de inteligencia artificial: "comprender" los lenguajes naturales de las máquinas, generar imágenes mediante redes neuronales, desarrollar sistemas que puedan jugar varios juegos, etc. Al mismo tiempo, se iniciará la investigación aplicada sobre la aplicación de enfoques generativos en el diseño digital. En 2014, gente de Google anunció el sistema Grid, un creador de sitios web en línea que usa el algoritmo Molly para seleccionar los colores de las páginas [12] (la primera versión del proyecto estuvo disponible en 2016 [13] ). En 2015, la Universidad de Toronto y Adobe están creando un prototipo de DesignScape, una herramienta que ofrece varias opciones para organizar texto y gráficos en diapositivas: los resultados del estudio se presentan en la conferencia científica CHI'15 (Conferencia sobre factores humanos en sistemas informáticos) . [catorce]
• En 2016, el diseño generativo se vuelve accesible y comprensible para el consumidor masivo: un grupo de desarrolladores rusos (A. Moiseenkov, O. Poyaganov, I. Frolov y A. Usoltsev) crea la aplicación Prisma, que permite procesar imágenes al estilo de los famosos artistas: el proyecto se basa en una red neuronal que recoge muchas opciones de estilo fotográfico. En el mismo año, Google lanza un proyecto de código abierto Quick, Draw!  - entrenar una red neuronal para generar opciones de imagen basadas en bocetos de usuarios aproximados: en mayo de 2017, más de 15 millones de personas participaron en el experimento. [quince]

El principio general de funcionamiento de los sistemas generativos y la interacción con ellos

Actualmente, los modelos generativos se basan en una impresionante base teórica y experiencia práctica. En primer lugar, hablamos de los denominados algoritmos evolutivos , que se basan en modelos matemáticos de los mecanismos de la evolución natural. Los siguientes métodos son ampliamente utilizados: autómatas celulares , fractales , redes neuronales , " vida artificial ", sistemas Lindenmeier (L-systems) , " caos matemático ", aleatorización, " ruido Perlin " y otros.

A pesar de la diferencia en los enfoques, hay una serie de etapas básicas de interacción del usuario con un sistema de diseño generativo:

1. Formulación de tareas  : una descripción del resultado que el usuario pretende recibir. A pesar de que estamos hablando de obtener un resultado parcialmente aleatorio o un conjunto de resultados, la tarea básica está especificada.
2. Configuración de parámetros  : de una forma u otra, el sistema recibe características a las que deben corresponder las soluciones generadas (esto puede implementarse en forma de cuestionario, asistente o panel de configuración).
3. Generación  : el programa, basado en las condiciones dadas y los algoritmos integrados en él, "clasifica" las combinaciones y visualiza procesos y objetos. Los algoritmos proporcionan el "significado" de los objetos generados: por ejemplo, si el dispositivo generador es un sintetizador de melodías, los objetos generados deben reconocerse como melodías (y no como cacofonías).
4. Selección de objetos  - el usuario evalúa las opciones generadas y selecciona la opción que le satisface. Si se han logrado avances impresionantes en la automatización en el campo de operaciones anteriores, entonces la evaluación se basa en habilidades humanas como el gusto y el sentido común, y están mal formalizadas, lo que sugiere que los sistemas generativos no reemplazarán a los especialistas [16] .

Aplicaciones y ejemplos de software

Diseño industrial

“El diseño generativo (generative design) es… un conjunto de nuevas herramientas de diseño automatizadas que se utilizan para optimizar la fabricación, reducir el peso del producto y ahorrar en los materiales utilizados. El resultado del uso de estas herramientas son piezas orgánicas e incluso de apariencia etérea que reducen el costo de producción”. F. Keene [8]

Uno de los sistemas de diseño industrial más conocidos en la actualidad es Autodesk Dreamcatcher [9] , que permite resolver problemas aplicados de diseño e ingeniería, teniendo en cuenta diversos requisitos de materiales, métodos de producción, eficiencia [17] : el usuario carga el diseño requisitos, el sistema encuentra muchas soluciones sintetizadas algorítmicamente y se las ofrece al usuario para evaluar o corregir la tarea.

Como ejemplos de la aplicación exitosa de tecnologías de diseño generativo con este y otros programas similares, podemos nombrar:

• La reducción de peso de elementos individuales  es un programa conjunto de Airbus y Autodesk para reducir el peso de elementos individuales de aeronaves civiles [18] .
• Shape Synthesis  es un programa conjunto entre Toyota y Materialise para desarrollar un asiento de automóvil superligero con una estructura inusual [19] .
• Creación de implantes médicos  : el uso del diseño generativo le permite recrear con precisión estructuras trabeculares (elementos de tejido microscópico), distribuir pequeños poros a través de los materiales y recrear la rugosidad de la superficie mientras simula huesos [8] .

Diseño web

“Estas son herramientas que ayudarán a simplificar la construcción de la interfaz, la preparación de gráficos y contenido, así como la personalización del producto” (Yuri Vetrov, jefe del equipo de diseño del portal Mail.ru y autor del sitio web de algoritmos.design) [20]

• diseño _ La startup danesa Uizard Technologies anunció la red neuronal pix2code, que puede reconocer un diseño, captura de pantalla o imagen de interfaz y generar una página interactiva lista para usar con código, diseño y elementos gráficos, automatizando así el proceso de diseño de rutina. [21]

• Rediseño de página web . El servicio en línea ruso uKit AI está aprendiendo cómo llevar las páginas del sitio a los requisitos técnicos y visuales modernos de la web moderna: el usuario recibe una nueva versión adaptable del front-end, generada en base a materiales de la versión anterior del sitio. y puede adjuntarlo a un dominio existente. [22]
• tipografía web . Rene, un proyecto del diseñador e ingeniero de Airbnb Jon Gold, le permite evaluar y comparar diferentes combinaciones y tamaños al darle al sistema un conjunto básico de restricciones [23] . Otro ejemplo de la implementación exitosa de tecnologías generativas es Prototypo, un generador de fuentes. [24]

Diseño gráfico y visualización de datos

• Identidad corporativa . El servicio Logojoy utiliza tecnologías generativas para crear varias variantes de logotipos y elementos de identidad corporativa simples de acuerdo con los requisitos básicos del usuario. [25]
• Comunicaciones Visuales . El editor de AutoDraw en línea de Dibujos de Google analiza "su dibujo torpe y sugiere uno mejor en su lugar". Una persona dibuja cualquier figura abstracta en el editor, y el servicio selecciona y muestra miniaturas de dibujos e íconos que encajan mejor, puedes elegir el apropiado" [26] .
• Diseño de carteles y embalajes . Uno de los casos especiales de la aplicación del enfoque generativo fue la campaña publicitaria de Nutella Unica, desarrollada por Ogilvy & Mather Italia para el fabricante Ferrero: en 2017, se lanzaron siete millones de frascos de Nutella con patrones únicos en cada etiqueta: las imágenes fueron creados por un algoritmo que combinó colores y plantillas gráficas. [27]
• Visualización de datos e infografías . NodeBox es un programa fuera de línea para usuarios de Mac OS que utiliza soluciones algorítmicas para crear gráficos, sprites e interfaces que contienen datos que cambian regularmente (informes, cotizaciones, etc.). El sistema permite al diseñador establecer los parámetros de generación basados ​​en el diagrama de flujo y obtener instantáneamente el resultado al cambiar los parámetros. [28]
• identidad _ La red neuronal bajo el nombre de Nikolay Ironov [29] , creada en el estudio de Artemy Lebedev, realiza tareas comerciales para crear una identidad corporativa para las empresas.

Arquitectura

“No estamos pensando en diseñar un objeto específico, sino en el proceso de generar muchos objetos”. Habla sobre el cambio en el diseño arquitectónico "de objeto a proceso", que permite, "en lugar de crear un solo artefacto... con la ayuda de modelos computacionales, diseñar los procesos de creación de innumerables artefactos". (Michael Hansmeyer) [9] .

Las perspectivas de los enfoques generativos en la arquitectura y la construcción se asocian hoy en día principalmente con las tecnologías BIM [30] [10] . Las tecnologías BIM permiten crear modelos virtuales precisos de edificios que tienen en cuenta todos los parámetros arquitectónicos, de diseño, tecnológicos, económicos, operativos, domésticos y otros de un objeto. La experiencia del Reino Unido, donde la transición a las tecnologías BIM está prevista por la estrategia de construcción del gobierno del Reino Unido, adoptada en 2011, muestra que las tecnologías BIM pueden reducir el costo del trabajo de diseño en un 52 % y, debido al desarrollo de costos -Soluciones efectivas, reducen los costos de construcción en un 38%. [31]

Arte y entretenimiento

• arte _ Desde 2015, el artista francés Miguel Chevalier presenta en todo el mundo una serie de instalaciones de instalaciones ("Liquid Pixels", "Fractal Flowers"), cuya idea se basa en el desarrollo autónomo y la generación interminable de objetos gráficos [ 32] .
• Industria del juego . Lanzado en 2016, No Mans Sky , un juego de computadora de aventuras y acción espacial, hace un uso extensivo de la generación algorítmica de terreno y es un "cajón de arena" (un lugar donde se crean y editan los niveles).
• Producción de vídeo . El servicio de medios Resolume incluye los servidores de medios Arena y Avenue, herramientas de combinación y combinación de efectos visuales dirigidas a los VJ y creadores de videos [33] .

Perspectivas de aplicación y desarrollo

“Ya hoy, gracias a los métodos de creatividad generativa, hay una democratización de la creatividad en muchas áreas. Al reducir el intervalo de tiempo entre una idea y su implementación, la creatividad generativa acelera el surgimiento de nuevas... formas, funciones y estéticas. … Junto con las nuevas tecnologías …., la creatividad generativa anula por completo conceptos como producción, consumo, trabajo e innovación”. R. Peters y S. Winiger, "IA creativa" [10] .

Si bien existen áreas en la actualidad donde el diseño generativo se aplica y desarrolla de manera más activa, el enfoque en sí no se limita a ningún área de aplicación en particular.

Según F. Galanter, el término diseño generativo (creatividad generativa) “puede referirse a cualquier práctica artística donde el autor especifica un proceso: un conjunto de reglas del lenguaje, una máquina u otro dispositivo procedimental que se pone en acción con un cierto nivel de autonomía y que, en consecuencia, crea, en todo o en parte, una obra” [6] .

R. Peters y S. Winiger en el artículo "Creative AI" [10] identifican cuatro tendencias principales en el desarrollo de la "era generativa" (tendencias que, en su opinión, cambiarán el mundo):

1. perspectiva generativa . “Por primera vez en la historia de la humanidad, podemos crear desde una perspectiva generativa combinada, una combinación de elementos de las perspectivas colectiva, individual y de la máquina. Esto nos permite traspasar los límites de la creatividad... y crear objetos completamente nuevos”.
2. predicciones generativas . Las tecnologías generativas pueden predecir acciones y eventos, lo que permite a las personas "modificar aspectos del diseño según sus preferencias".
3. Mercados generativos , donde la gente intercambiará modelos generativos. “Hoy hay mercados de alimentos… y en el futuro habrá mercados de recetas generativas para crear muchos artículos nuevos”.
4. Producción generativa . Estos son sistemas generativos que se utilizan para crear objetos físicos (esta dirección está estrechamente relacionada con el desarrollo de la fabricación aditiva, un ejemplo de lo cual son las impresoras 3D).

Estética del diseño generativo

El uso generalizado del diseño generativo en el videoarte, la imprenta, el diseño web, la arquitectura, el interiorismo, el diseño de ropa y calzado, el mobiliario, etc. ha dado lugar a una estética especial. El uso de algoritmos y redes neuronales suele repetir la solución creada por la naturaleza, pero al mismo tiempo tienen esquemas más ordenados, predecibles y optimizados para resolver problemas específicos. Esta fusión de formas generalmente opuestas: "natural" y "tecnológico" da una sensación de extravagancia, un "hecho" especial. El uso del diseño generativo en productos de consumo a menudo atrae el interés de la audiencia, pero no siempre provoca el deseo de comprarlo, porque. se ve demasiado inusual y extraño.   

Notas

1. ↑ VN Kanyaguin. Diseño industrial de la Federación Rusa: la posibilidad de superar la barrera del diseño. - Editorial de la Universidad Politécnica, 2012. - Pág. 37.
2. ↑ 1 2 Metelik T.S. Método de diseño generativo y métodos de su implementación en diseño gráfico // Revisión de negocios y diseño: revista. - 2017. - T. 1 , N° 2 (6) . - S. 11 .
3. ↑ Yuri Vetrov. Diseño algorítmico . Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
4. ↑ Irina Cherepanova. Servicios sobre redes neuronales para ayudar al diseñador . Cossa (27 de julio de 2017). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 4 de septiembre de 2017. (indefinido)
5. ↑ Yuri Ilyin. Arte generativo: cuando el artista quita las manos . Computerra (19 de marzo de 2013). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
6. ↑ 1 2 Galanter P. ¿Qué es el arte generativo? La teoría de la complejidad como contexto para la teoría del arte — Nueva York: Universidad de Nueva York, 2005.
7. ↑ Arte digital en los albores de las computadoras . Mírame (26 de enero de 2009). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
8. ↑ 1 2 3 Philip Keen. El diseño generativo está creando una nueva era de productos de alto rendimiento . Isicad (27 de julio de 2017). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
9. ↑ 1 2 3 Hramkova E. Diseño: de crear cosas a diseñar el futuro (20 de marzo de 2011). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 23 de enero de 2022. (indefinido)
10. ↑ 1 2 3 4 Roelof Peters, Samim Winiger Traducción: AIC. IA creativa . Revista CMS (12 de enero de 2017). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
11. ↑ Goodfellow Ene. Aprendizaje profundo. - Prensa DMK, 2017. - 652 p. - ISBN 978-5-97060-554-7 .
12. ↑ Margaret Rodas. Una herramienta de publicación que crea sitios web con tecnología de IA . Por cable (10 de septiembre de 2014). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
13. ↑ Kaya Ismail. La red finalmente está aquí . CMS Critic (13 de septiembre de 2016). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
14. ↑ Peter O'Donovan, Aseem Agarwala, Aaron Hertzmann. DesignScape: diseño con sugerencias de diseño interactivo . Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 11 de septiembre de 2017. (indefinido)
15. ↑ Google publica los resultados de Quick, Draw! . Tproger (20 de mayo de 2017). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
16. ↑ Aleksey Grammatchikov. Mark Zuckerberg defiende la inteligencia artificial . Experto en Línea (2017). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
17. ^ "Enfoques de diseño de ingeniería impulsados ​​por el rendimiento basados ​​en herramientas de optimización de topología y diseño generativo: un estudio comparativo" . Revista de Ciencias Aplicadas . 2022.
18. ↑ WANDA LAU. The Living y Autodesk aplican el diseño biónico a una partición de un Airbus 320 . Arquitecto (21 de enero de 2016). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 14 de agosto de 2017. (indefinido)
19. ↑ TYLER KOSLOW. TOYOTA Y EL EQUIPO DE MATERIALIZE IMPRIMIRÁN EN 3D UN ASIENTO DE AUTOMÓVIL LIGERO . Industria de la impresión 3D (17 de septiembre de 2015). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 23 de octubre de 2016. (indefinido)
20. ↑ Yuri Vetrov. "Exoesqueleto de diseñador": lo que el diseño algorítmico traerá a la industria . Vc.ru (20 de junio de 2016). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 23 de febrero de 2017. (indefinido)
21. ↑ Vasili Sychev. Se enseñó a diseñar la red neuronal a partir de imágenes de interfaz . N+1 (30 de mayo de 2017). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
22. ↑ Resultados de la conferencia de IA: Microsoft AI Tools, IBM Bold Solutions, VisionLabs Smart Technologies, AI Startup Battle y más . Ciencia y Vida (28 de abril de 2017). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 4 de septiembre de 2017. (indefinido)
23. ↑ John Gold. Herramientas de diseño declarativo (2 de junio de 2016). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
24. ↑ MELISSA GOLDIN. Prototypo permitirá que cualquiera diseñe fuentes originales . Mashable (5 de mayo de 2014). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
25. ↑ Kirill Oleinichenko. 600 años de automatización del diseño: de la imprenta a la industria web . Awdee.ru (2 de agosto de 2017). Consultado el 29 de enero de 2022. Archivado desde el original el 18 de mayo de 2021. (Ruso)
26. ↑ Anastasia Pashkévich. AutoDraw de Google convertirá tus garabatos en hermosos dibujos . Lifehacker (12 de abril de 2017). Consultado el 29 de enero de 2022. Archivado desde el original el 29 de enero de 2022. (Ruso)
27. ↑ Alejandra Selezneva. Nutella usó un algoritmo para hacer siete millones de frascos con patrones únicos . Vc.ru (2 de junio de 2017). Consultado el 29 de enero de 2022. Archivado desde el original el 29 de enero de 2022. (Ruso)
28. ↑ [ Descripción general de NodeBox] . infogra.ru . Consultado el 29 de enero de 2022. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (Ruso)
29. ↑ Nikolái Ironov/Reseñas . Artlebedev . Consultado el 29 de enero de 2022. Archivado desde el original el 29 de enero de 2022. (Ruso)
30. ↑ Vladislav FEDOROV. Tecnologías BIM: ¿un divertido “dibujo” 3D o muchas oportunidades que no se están aprovechando? . Construction.ru (10 de mayo de 2017). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
31. ↑ Marina Korol. Los británicos le han dicho al mundo qué es BIM de nivel 3: es Digital Built Britain . Isicad (6 de marzo de 2015). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
32. ↑ Miguel Chevalier: Los artistas también exploran. . strelka.com . Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)
33. ↑ De hidrógrafo a arte total: el viaje de un desarrollador de la topografía a la sinestesia . El Informe Virtual (12 de julio de 2017). Consultado el 12 de septiembre de 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. (indefinido)

Literatura

• Diseño industrial de la Federación Rusa: la posibilidad de superar la "barrera del diseño". — RSE Noroeste. - Pág. 37. - ISBN 978-5-7422-3759-4 .
• Gary William Flake: La belleza computacional de la naturaleza: exploraciones informáticas de fractales, caos, sistemas complejos y adaptación . Prensa del MIT 1998, ISBN 978-0-262-56127-3
• John Maeda: Diseño por números , MIT Press 2001, ISBN 978-0-262-63244-7
• Celestino Soddu: trabajos sobre Diseño Generativo (1991-2011)

Enlaces

• Una selección de herramientas de diseño generativo
• Blog de diseño generativo
• Libro sobre diseño generativo (alemán)