このモデルの検討、変更に技術的な知識はほとんど必要ない。目指すのは、データ最適化のプロセスに必要な期間を、数週間から数秒に短縮することです」と、フォーレ氏。オープンプラットフォームとして設計されており、さまざまな分野のデータソースを自動統合する。デザイナーが取り組んでいるのであれば、すべてのモデルをひとつに融合させることができます」。参入障壁が下がり、より直感的に使えるようになることで、シミュレーションをベースとする機械学習が日常生活へさらに組み込まれていくことを期待している。モデルは、その培養場所になれる。「家具が部屋に誰がいるのかを感知し、好みに合わせて配置が調整されるようになるかもしれません」と、フォーレ氏。「誰が座ろうとしているのかを椅子が把握して、その人の身体に合わせて形を変化させる、というように」。シミュレーションの相互運用性が高まると予測している。「自動車メーカーが自動運転車両をシミュレートするには、バーチャル環境内に建築・建設コンテンツが必要です。デザインに自律システムを組み込む必要があります」。モデルのセットにより夏の午後、建物内の立体駐車場へ車を駐車することで建物に加わるヒートアイランド現象をどう緩和できるかという影響を検証できるかもしれない。アプリケーションは退屈なゲームのように思えるかもしれないが、その累積的な効果は無限だ。シミュレーションは、人だけでなくシミュレーション同士によっても改良されていくようになるだろう。モデル同士が互いにコミュニケートするにつれ、そこから出される結論はゲームと同じくらい斬新で驚くべきものとなり、スマートなモデルからしか生まれ得ない、スマートなビルを実現できる可能性がある。HubFacebookTwitterEmailLinkedIn。