exo [global eye(s)] – responzivni arhitektonski kinetički sistem i pitanja dizajn-inženjerske inteligentne integracije [42. salon arhitekture, 2020]
Bibliographic record
Abstract
•\t•\t•\tExo [global eye(s)] predstavlja pilot projekat "design research lab" inicijative koja za predmet ima realizaciju naprednih naučnoistraživačkih i edukativnih programa u oblasti arhitekture, predstavljajući je temom arhitektonske sistemske integracije i arhitektonskih responzivnih kinetičkih sistema zasnovanih na obuhvatnim senzorskim i inteligentnim tehnologijama. Njegov prikaz na 42. Salonu arhitekture, na jednom planu fokus postavlja na arhitektonsko delo i njegovo tehničko rešenje, projekat realizacije i dve reprezentativne izlagačke situacije, dok na drugom planu objašnjava realizovane faze projekta prema definisanom planu i metodologiji, obuhvatajući: 1. fazu istraživanja (2018-2019, pilot projekat - definicija, inicijativa, naučna i umetnička koncepcija), 2. fazu razrade aplikativne forme i prototipa-instrumenta, 3. fazu prototipizacije i "site specific" adaptacije za potrebe dokaza kroz realizaciju, 4. fazu realizacije (2019, integracija u dva prostora), 5. naučno objašnjenje i post antes kritičke analize (dokaz koncepta - publikovanje rezultata). •\t•\t•\tProjekat karakteriše nekoliko atributa: 1_ Problematizacija savremenog pristupa krosdisciplinarnoj integraciji, u prostoru između nauke, tehnologija i umetnosti, uključujući, u vezi sa predstavljenim tehničkim rešenjem, sledeće planove njegove definicije: arhitekturu i arhitektonski dizajn, strukturu i konstruktivno rešenje, mehaničke i dinamičke analize, kinetički i performativni diizajn/arhitekturu, softversko inženjerstvo i softversku integraciju, robotiku i automatizaciju planiranih procesa, obuhvatne senzorske i inteligentne tehnologije, naučnu metodologiju istraživanja (akviziciju, analizu, valorizaciju, validaciju, selekciju i interpretaciju podataka), proveru i metodološku triangulaciju, umetničku interpretaciju i umetničku problematizaciju. 2_ Format arhitekture-instrumenta i arhitekture-prototipa (format "inteligentnog instrumenta" (Mathews), ili „sofisticirane mašine u interaktivnom odnosu sa okruženjem i ljudima“ (Ćirić)) koji funkcioniše kao eksperimentalna platforma (potencijalno i didaktički aparat) za izvođenje planiranih test-procedura i aplikativnih procedura. Na planu akvizicije podataka iz okruženja, pretpostavlja se mogućnost direktne detekcije i arhiviranja određenih vrednosti fizičkih veličina koje arhitektura prototipa registruje, procesuira i prevodu u kinetički odgovor, ili performativnu koreografiju - https://vimeo.com/368229565 (u ovom slučaju frekvencija svih aktivnosti posredovanih izvan "optičkog prozora", među kojima se specifično izdvajaju daljinski senzorski sistemi komunikacije, navigacije i monitoringa - sistemi satelitskog saobraćaja), a paralelno analizi podataka javnih internet baza (OSINT) i mreže integrisanih uređaja koji relevatne podatke mogu deliti, i softverskom praćenju promena relevantnih podataka u realnom vremenu (https://vimeo.com/369772049). 3_ Metodologija koja se oslanja na 'design research' i 'design science' okvire istraživanja, prototipizaciju (konceptualnu, semantičku, objekt-dizajn i sci-fi), eksperiment, simulaciju, dizajn-inženjersku integraciju i dijagramatiku (u radu sa podacima i za potrebe njihove prostorne interpretacije).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.075 | 0.014 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".