Towards Automated Generative Design

Abstract

Since the dawn of our civilisation, humans have sought means to express themselves creatively. Despite the vast set of different tools accessible throughout the years, this creative endeavour remains defined by the combination of two principles: to choose, making aesthetic and conceptual decisions within a solution space, and to diverge, exploring original, novel possibilities (reshaping the space). While these principles apply to most creative domains, from visual arts to music and architecture, the need to efficiently communicate ideas with a target audience accentuates their relevance to graphic design, as the quality/ success of the design artefact relies on it.The advent of computation and high-level programming languages has led to the creation of generative design models (in the present, many designers collaborate with machines to generate multiple design artefacts). While these models are programmatic in some cases, the results always depend on parameters and low-level decisions. Due to the number of parameters and consequent combinatorial explosion, designers only explore a small subset of possible solutions. This dissertation describes the development of EvoProteus, a system that addresses this limitation by combining a generic generative design tool with an evolutionary algorithm. We intend to optimise the search through design spaces, creating a framework capable of granting some automation within generative processes and ultimately guiding designers to better design decisions, as it constitutes a critical part of their work. This project takes relevant steps towards an automated generative design paradigm.

Desde os primórdios da nossa civilização que os seres humanos procuram meios de se expressar criativamente. Apesar do vasto conjunto de diferentes ferramentas acessíveis ao longo dos anos, esta empresa criativa permanece ancorada na combinação de dois princípios: escolher, tomando decisões estéticas e conceptuais dentro de um espaço de soluções, e divergir, explorando possibilidades novas e originais (reconfigurar o espaço). Embora esses princípios se apliquem à maioria dos domínios criativos, das artes visuais à música ou arquitetura, a necessidade de comunicar ideias com eficácia a uma audiência, acentua a sua relevância para o design gráfico, dado que a qualidade/sucesso do objeto de design depende disso. O advento da computação e de linguagens de programação de alto nível levou à criação de modelos de design generativo (no presente, muitos designers colaboram com máquinas para gerar múltiplos artefatos). Apesar desses modelos serem programáticos em alguns casos, os resultados dependem sempre de parâmetros e decisões de baixo nível. Devido ao número de parâmetros e à consequente explosão combinatória, os designers exploram apenas um reduzido conjunto de possíveis soluções. Esta dissertação descreve o desenvolvimento do EvoProteus, um sistema que responde a esta limitação combinando uma ferramenta genérica de design generativo com um algoritmo evolucionário. Pretendemos otimizar o processo de procura criativa, desenvolvendo uma framework capaz de conceder algum grau de automação em processos generativos e, em última instância, conduzir os designers a melhores decisões de design, o que constitui uma parte fundamental do seu trabalho. Este projeto dá passos significativos em direção a um paradigma de design generativo automatizado.