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UE Prototypenbau/Design Build

Course No.: 848109
Teaching: Jan Contala

Biomorphe Ornamente

Der Kurs untersucht biomorphe Ornamente als zeitgenössische architektonische Sprache zwischen Natur, Kontext und digitaler Fertigung. Die Studierenden erforschen, wie natürliche Muster, Strukturen und Prozesse in architektonische Formen übersetzt werden können, die auf ihren jeweiligen Kontext reagieren. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem keramischen 3D-Druck als Werkzeug zur Entwicklung komplexer, variabler und ortsspezifischer Geometrien. Durch digitales Entwerfen und Fertigen wird das Ornament nicht nur als Dekoration, sondern als räumliches und materielles System verstanden. … more

VO Baukonstruktion 2

Course No.: 848439
Teaching: Heike Bablick,Florian Fender, Daniel Luckeneder, Michaela Mair, Thomas Mathoy, Mario Ramoni, Hannes Schroll, Frank Stasi

Die genauen zeitlichen Termine der Übungsbetreuungen werden im Rahmen der Teambildung bekannt gegeben. Alle starten gemeinsam wöchentlich am Montag mit einer kurzen Vorlesung (ab 10:15 Uhr im GH). Im Laufe des Tages (bis 18:30 Uhr) haben die einzelnen Gruppen noch ca. 1,5 h Übungsbetreuung. Die Anwesenheit ist verpflichtend.

848158 UE Specialisation: Experimental Building Design and Technology – Prototyping

Course No.: 848158
Teaching: Hangchuan Wei & Georg Grasser

This course explores the implementation of ongoing research in robotic fiber-based 3D printing, focusing on the architectural potential of wood-fiber composite materials at large scale. The goal is to design and fabricate a structure using continuous robotic printing, testing both material behavior and fabrication limits through full scale construction.   

A central goal of the course is to examine sustainable building alternatives and emerging construction technologies. Wood is a renewable and … more

SE Neue Technologien

Course No.: 848184
Teaching: Marjan Colletti & Tom Kovac

With José A. Alfano and David Zvedeniuk

DESIGN FUTURES. AI Intelligence Campus; Pilot 01 / Inn Valley Systems Testbed

Lernergebnis:

KI-Infrastruktur als territoriales, energetisches und materielles System verstehen und entwerfen – nicht als reines Stil- oder Repräsentationsmittel

Durchgängige, nachvollziehbare Forschungskette anwenden können: Evidence → Data → Systems Model → Simulation → Prototype → Verification

Territoriale Wissensgraphen und Digital Twins aufbauen und in architektonische/räumliche Vorschläge übersetzen

Multi-Objective-Optimierung über mehrere Maßstäbe (Territory → Network → Building … more