Während wir weiterhin neue Technologien entwickeln, die die Grenze zwischen Mensch und Maschine zunehmend verwischen, wird es immer wichtiger, auch nicht-menschliches Leben in der Biosphäre zu berücksichtigen. Im Bereich des architektonischen Designs erhält diese Überlegung eine besondere Bedeutung, da sie die Schnittstelle von Biologie, Berechnung und gebauter Umwelt erforscht.

Das Seminar "Fibrous Behaviour Model with AI Processing" widmet sich genau dieser Thematik und schlägt einen innovativen Gestaltungsansatz vor, der sich von den komplexen Strukturen und Verhaltensweisen der Natur inspirieren lässt.

Dieser Kurs fordert einen Wandel von traditionellen architektonischen Entwurfsmethoden hin zu einem algorithmisch gesteuerten und biologisch inspirierten Designansatz. Durch diese Herangehensweise sollen die Grenzen konventioneller Entwurfs- und Fertigungstechniken überwunden werden. Stattdessen wird eine Gestaltung erforscht, die sich – ähnlich wie adaptive Strategien in natürlichen Systemen – dynamisch an komplexe räumliche und ökologische Bedingungen anpasst.

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As we continue to develop new technologies that blur the line between human and machine, it becomes increasingly important to consider non-human life in the biosphere. In the realm of architectural design, this consideration takes on a profound significance as we explore the intersection of biology, computation, and the built environment. The seminar course titled "Fibrous Behaviour Model with AI Processing" delves into this intersection, proposing a novel approach to design that draws inspiration from the intricate behaviors and structures found in nature.
This course suggests a shift from traditional architectural design methods towards those that are algorithmically informed and biologically inspired. By adopting this paradigm, we aim to transcend the limitations of conventional design and fabrication techniques, exploring instead a landscape where design evolves in response to complex environmental and spatial conditions, much like the adaptive strategies seen in natural systems.​

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𝗽𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝘁𝗲𝗮𝗺:
Elisa Dolenz
Pia Schreithofer
Sarah Spitzenstätter
Stefan Etzelsdorfer
 

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𝗱𝗮𝘁𝗲 𝗼𝗳 𝗽𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁:
2023/24