Gästkrönikan
Kan AI lösa motsättningarna inom dagsljus?
Byggbranschen står inför en paradox: kravet på dagsljus upplevs både som en broms och som en nödvändig drivkraft för kvalitet, hälsa och välbefinnande. Kan maskininlärning förena enkelhet med precision?
Vill du fortsätta läsa?
Denna artikel är låst och endast tillgänglig för prenumeranter som skapat konto på ljuskultur.se. Som prenumerant kan du läsa samtliga artiklar från det senaste numret på nätet och får tillgång till ett växande arkiv av tidningens rika material. Är du redan prenumerant klicka på Logga in nedan för att logga in eller skapa konto.
Bli prenumerantByggbranschen i Sverige befinner sig i en märklig motsättning vad gäller dagsljuskravet. Å ena sidan finns ett växande politiskt tryck att förenkla – eller till och med ta bort – det nuvarande kravet, i syfte att minska kostnader och korta ledtider. Å andra sidan driver många inom industrin och akademin på för att vi ska använda mer avancerade metoder som bättre fångar ljusets komplexitet och variation över dygnet och året.
”Vi kan inte helt fånga dagsljusets komplexitet – men vi kan närma oss.”
När kravet på minst en procents dagsljusfaktor gick från rekommendation till obligatoriskt krav i BBR för snart tio år sedan blev det en utmaning för branschen. I dagens processer ritar arkitekter ofta utan att veta om projekten uppfyller kraven. För att verifiera resultatet behöver modeller exporteras till externa program, vilket tar flera dagar – en fördröjning som stör det snabba tempot i designprocessen och leder till omprojekteringar och ökade kostnader.
Detta har gjort att dagsljusfrågan, i en tid då politiker vill sänka byggkostnaderna, uppfattas som ett hinder. I den senaste versionen av BBR har kravet redan börjat förenklas – något som riskerar att försämra kvaliteten på våra inomhusmiljöer. Flera befarar att utvecklingen kan leda till att kravet till slut återgår till att bli enbart en rekommendation.
Samtidigt växer kritiken mot själva måtten. Dagsljusfaktorn, som bara beaktar ett mulet himmelscenario, anses inte längre tillräcklig. Allt fler vill se mer dynamiska mått – som dagsljusautonomi – som fångar variationer över tid. Den används redan i Danmark och ligger till grund för den europeiska standarden EN 17037.
På Upskiller undersöker vi, med stöd från Belysningsstiftelsen, om maskininlärning kan bidra till att lösa denna motsättning. Genom att träna en modell på tusentals tidigare simuleringar kan vi nu generera pålitliga resultat på några sekunder – direkt i arkitektens designprogram.
Det skulle innebära att dagsljusanalysen flyttar in i själva designprocessen. Arkitekter skulle i realtid kunna se hur små designbeslut påverkar ljuset – utan
att lämna sitt kreativa flöde. På så sätt kan tekniken hjälpa oss att återförena enkelhet och precision. Vi är fortfarande i utvecklingsfasen, men resultaten hittills är mycket lovande.
Efter tolv år som dagsljusspecialist känns det som att vi äntligen är nära målet: att integrera dagsljuset fullt ut i arkitektens arbetsflöde med hjälp av maskininlärning.
Även de mest avancerade ljusmåtten förblir siffror på en skärm. De kan ännu inte beskriva den mänskliga upplevelsen av ljus – hur det förändras, berör och formar vår känsla av rymd.
Alejandro Pacheco, vd på Upskiller