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ll. APRENDER A DISEÑAR COMO DISEÑA LA NATURALEZA
Diseñar conceptos
Si la geometría euclidiana nos guió para diseñar las formas simples y lineales, quizá la geometría
fractal nos sirva para el diseño de las formas complejas no-lineales. A fin de cuentas, diseñar
estructuras complejas con esta tecnología no implica, necesariamente, el dispendio de mucho
tiempo, recursos y energía, como se ha venido haciendo hasta la fecha con la geometría eucli–
diana. Lo paradójico del asunto reside en que para diseñar los objetos complejos (células, seres
vivos, ecosistemas) la naturaleza sólo ha requerido de un puñado de instrucciones simples (ADN,
¿técnica fractal?), mientras que para diseñar los objetos simples de la cultura (rótulos, bicicle–
tas, viviendas) los hombres han requerido de una infinidad de cerebros complejos. Por cierto,
aunque no se diseñen con ayuda de fractales, el diseño contemporáneo de los microprocesado–
res nos podría enseñar mucho al respecto. Además, sabemos que la geometría fractal permite
describir y diseñar objetos a través de expresiones compactas en extremo y que, a la inversa,
los mismos objetos se pueden decodificar, despiezar y analizar con esas mismas reglas.m Lo
asombroso de todo es que, por complejo o aleatorio que pudiera parecer, en un conjunto fractal
no cabe el azar, ya que el sistema se encuentra estructurado en su totalidad por la ecuación y
sus iteraciones. Como consecuencia, dicho enfoque podría convertirse en una herramienta par–
ticularmente adaptada para diseñar, por ejemplo, objetos con estructuras tan complejas como
queramos en su interior (v. gr. microprocesadores, motores, aviones y todo tipo de objetos com–
plejos, conjuntos hospitalarios, conjuntos industriales, ciudades, etcétera).
Aquí, desde luego, cabe dirigir nuestra atención a la manera tan extraordinariamente econó–
mica en que la naturaleza diseña sus formas complejas, vivas e inteligentes. Lo que en diseño
se llama biónica, y en otras disciplinas se llama diseño a la inversa (o ingeniería inversa), es una
exigencia inevitable si queremos estar a la altura del diseño de la nueva generación de objetos
complejos, sensibles e inteligentes. Es más , si se trata de aprender de la naturaleza, más allá de
la biónica superficial, deberíamos intentar una verdadera biónica profunda.
A fin de cuentas, ¿por qué no imaginar un diseño de objetos geométricos complejos que
tuvieran estructuras autosimilares en todas (o la mayoría de) sus escalas, y que gozaran de las
propiedades y ventajas de la geometría fractal?, ¿por qué no generar objetos que en sus detalles
se repitan a si mismos?, ¿por qué no producir el máximo nivel de detalle con el mínimo costo
en el diseño?,224 ¿por qué no hacer objetos que se construyan a sí mismos, para lograr después
que aprendan de sus experiencias y se re-diseñen automáticamente, independientes ya de nues–
tra tutela directa?, ¿por qué no diseñar objetos complejos autosimilares estables que resistan
a las fluctuaciones del azar circundante?, ¿por qué no rechazar aquellos espasmos del caos del
entorno diseñando objetos complejos que funcionen como islas de estabilidad que satisfagan
plenamente nuestros propósitos y minimicen las fluctuaciones del azar (descomposturas, in–
temperización, decaimiento... )?, ¿por qué no buscar una estrategia de diseño centrada más en
el concepto que en la tediosa tarea de la rutina del dibujo?, ¿por qué no aprovechar la capacidad
de las máquinas para hacer rutinas inteligentes y creativas de acuerdo a nuestras instrucciones
223 Cj , Vicente Talanquer, op. cit.. p. 43; véase asi mismo lames Gleick, op. cit., p. 238.
224 Cj, Vicente Talanquer, op. cit., p. 13.
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