Curso IA aplicada al Diseño Paramétrico y la optimización multiobjetivo

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IA aplicada al Diseño Paramétrico y la optimización multiobjetivo

El curso IA Aplicada al Diseño Paramétrico te introduce en una de las áreas más innovadoras del sector AEC: la aplicación de Inteligencia Artificial y algoritmos genéticos al proceso de diseño.Aprenderás a transformar modelos paramétricos en sistemas inteligentes capaces de buscar soluciones óptimas, analizar resultados y tomar decisiones de diseño de forma automatizada y medible.A lo largo del curso, descubrirás cómo integrar herramientas como RhinoGrasshopper y Wallacei, combinando creatividad con ciencia de datos para desarrollar diseños basados en rendimiento, sostenibilidad y eficiencia.

¿Qué aprenderás en este curso?

  • Comprender las diferencias entre IA generativa y diseño generativo, y cómo aplicarlas al diseño arquitectónico.
  • Entender la lógica de los algoritmos genéticos: individuos, población, fitness, cruce y mutación.
  • Configurar e instalar Wallacei y conectarlo con Grasshopper para realizar simulaciones y optimizaciones paramétricas.
  • Formular problemas de diseño con objetivos medibles: coste, iluminación, ventilación, forma o materialidad.
  • Aplicar optimización multiobjetivo para generar soluciones equilibradas a través del Frente de Pareto.
  • Analizar, comparar y exportar resultados optimizados para visualizarlos directamente en Rhino.
  • Implementar casos reales como:
    • Diseño de tejidos urbanos optimizados según densidad y forma.
    • Configuración de mobiliario paramétrico adaptable.
    • Diseño de torres con criterios de eficiencia estructural y estética.
Este curso te prepara para el nuevo perfil profesional BIM y paramétrico, donde la IA se convierte en aliada del diseño: un perfil muy demandado por estudios de arquitectura, ingeniería y consultoras tecnológicas del sector AEC.

Pedro Abejaro

Docente del IA aplicada al Diseño Paramétrico y la optimización multiobjetivo

Certificados

Requisitos

Conocimientos previos de Grasshopper:





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