Залаштунки досліджень. Як досліджувати, коли все вперше: проєкт, тема, софт

В січні 2020 року Агенти змін закінчили просторові дослідження Подільської набережної. Головним викликом було те, що ми взяли досліджувати теми, з якими раніше не працювали. Одна з тем — моделювання впливу природних умов на простір. Для неї потрібно було в короткий термін освоїти новий софт.

Я Маргарита, просторова дослідниця і хочу поділитись власним досвідом в цьому дослідженні. Наче млинець зробився комом ще на етапі тіста, таким факапним був процес. Тому він заслуговує піти у світ порадами, як (не)треба досліджувати малознайомі теми і як організувати дослідження, яке передбачає вивчення нового софта.

Моделювання

Моделювання впливу природних умов на простір — величезна тема. Почала з найпростішого — впливу сонця. Входила в проєкт з розумінням, з яким софтом буду працювати (Rhinoceros, Grasshopper, Ladybug), інтуїтивним уявленням, навіщо досліджувати вплив сонця, і з мінімальним досвідом роботи з Rhinoceros та Grasshopper. Вплив сонця аналізувала за розрахунками затіненості та кількості сонячної радіації.

Аналіз затіненості набережної за допомогою Rhinoceros, Grasshopper та Ladybug

З попереднього досвіду запам’ятала, що візуальне програмування, на якому базується Grasshopper та Ladybug, не завжди передбачуване та зрозуміле. Тому з самого початку роботи зафреймила себе, що найскладніше в цьому досліджені — розібратися з софтом.

Помилка #1: Занурилась розбиратись в програмі, маючи поверхневе розуміння, навіщо роблю розрахунки. Більшість помилок, які я зробила в цьому дослідженні, були наслідками саме цієї помилки.

Для розрахунків була потрібна 3D-модель, погодні дані, інтернет та операційна система Windows. Маючи поверхневе «навіщо?», здалось очевидним розрахувати вплив сонця в дні рівнодення та сонцестояння. Час на проєкт закладала виходячи з кількості розрахунків, наявності в архітекторів вже готової 3D моделі та зрозумілого туторіалу. З урахуванням ризиків, на розрахунки заклала три тижні, і ще один — на аналітику.

Помилка #2: Не до кінця розібравшись, як саме буду аналізувати дані, обрала час для розрахунку. Наслідки — далі.

Помилка #3: Не перевірила модель на якість, перш ніж закладати час на проєкт.

Далі виявилось, що мій комп’ютер не тягнув розрахунки. В туторіалі вони тривали секунди, в мене — години та без результату, хоча параметрів системи вистачало для такого роду задач. Почала шукати, в чому ще може бути проблема: одиниці виміру, справність інтернету, логіка розрахунків — все було в нормі. Тоді подумала, що може комп’ютер дійсно заслабкий і вирішила розбити модель на частини, та розрахувати кожну окремо, паралельно спрощуючи геометрію. Все це зайняло ще близько двох тижнів.

Махінація з геометрією допомогла частково: хоч і в рази повільніше, ніж в туторіалі, затіненість комп’ютер рахував, а радіацію досі ні. Тоді вирішила звернутись до знайомих візуалізаторів. На їхніх виробничих потужностях радіацію розрахувати вдалось, але один розрахунок займав 3 години. Паралельно виникла нова проблема — файл, навіть з трьома розрахунками, а їх мало бути 16, важив декілька гігабайт, і працювати з ними було нестерпно.

На 7-ий тиждень роботи та відчаю, коли Rhinoceros перестав підвантажувати величезний файл, без надії сподіваючись, почала робити рандомні дії: ще раз перевірила метричну систему, шлях до файлу, розміри будинків. І на цьому моменті з’ясувала, що весь час робила розрахунки для Київмлину висотою, як 6 Еверестів. Виявилось, що 7 тижнів тому, на етапі конвертації натиснула «no» замість «yes». Тому споруда висотою 60 000 міліметрів конвертнулася в 60 000 метрів. 

Крізь істеричний сміх та трошки сліз, конвертнула все в нормальні розміри. Тепер, замість 3-х годин, розрахунок радіації тривав 15 хвилин і розмір файлу перестав вимірюватись гігабайтами.

4 тижні намагалась робити прорахунки споруди, в 6 раз вищої за Еверест

Загалом, замість запланованих трьох, моделювання робила сім тижні. На цьому етапі здалось, що найскладніше позаду, і я майже завершила дослідження, бо залишилось лише написати аналітику, but…

Аналіз

На фоні божевілля, яке відбувалось з софтом, аналіз здавався мені найлегшою частиною. Я мала поверхневе уявлення, що затіненість — це про комфорт перебування людини в просторі, а кількість радіації — щось про сонячні панелі. Та при першому підході до аналізу випливли очевидні питання, на які я не мала відповіді: як саме затіненість впливає на комфорт, скільки цієї затіненості має бути, як визначити рентабельність встановлення сонячних панелей та від чого вона залежить?

Помилка #4. Недооцінила, як мало знаю про тему, з якою працюю і заклала хибний час на аналітику. Замість тижня витратила чотири.

Перечитавши інформацію про інсоляцію територій та УФ-індекси, для розрахунку затіненості вдалось сформувати чітке розуміння «навіщо»: перевірити, чи є можливість перебувати влітку на набережній, без ризику для здоров’я, відповідно до рекомендацій ВООЗ. Для цього потрібно було розуміти наявність затінення з 11 до 15 години. А це означало, що потрібно наново робити прорахунки затіненості, бо дані в тих проміжках часу, які я обрала на початку — не мають користі для гіпотези, яку я тестувала.

Наслідок помилки #2 — витратила тиждень на розрахунки, які, в результаті, не знадобилась.

З розумінням, як використовувати дані про сонячну радіацію, було складніше. Тема була мені настільки маловідомою, що майже тиждень зайняло набрати «базовий» для аналізу рівень знань. Врешті, вирішила дослідити, чи можна освітити набережну за допомогою ліхтарів на сонячних панелях. Ще тиждень шукала інформацію про норми освітлення, як вимірювати, якої потужності потрібні ліхтарі, та скільки панелей та якої потужності необхідно, щоб задум став дійсністю. Врешті, вирішила проконсультуватись з профільним експертом, щоб бути певною, що я на правильному шляху. Та на третій хвилині розмови, я подумки почала наспівувати приспів однієї з пісень СБПЧ: «всё, что может провалиться — проваливается, наша идея была провалом». Для того, щоб освітити набережну, потрібні були потужні акумулятори, які робили собівартість цієї ідеї захмарною. Тому я вирішила не продовжувати досліджувати цю тему.

Помилка #5: Роблячи гіпотезу в темі, в якій не маєш експертизи, йти поглиблювати її без консультації. Витратила 5 днів на непотрібне дослідження.

Та в розмові з експертом дізналась, що найрозповсюдженіший спосіб використання сонячних панелей в Україні — продавати енергію в мережу за зеленим тарифом. Тому дані про кількість сонячної радіації я використала для розрахунку прибутку, який можна отримати з однієї сонячної панелі, встановленої на набережній.

Загалом, аналітика зайняла чотири тижні, замість одного запланованого.

Рекомендації

  • Яким би складним не здавався новий софт, на початку дослідження не варто кидати всі сили тільки на нього. Освоїти софт — необхідна, але не достатня умова для якісного дослідження. Без дослідницької стратегії, відповіді на питання «щоб що?», та сформованих гіпотез, робити фінальні прорахунки — ризик витратити час в нікуди.
  • Якщо здається, що програма працює занадто складно, то, скоріше за все, не здається. Зупинитись, розібратись покроково і знайти помилку.
  • Для розрахунків, в яких використовується 3D, до геометрії є певні вимоги, в залежності від софту та типу розрахунку. Тому, якщо створюєте 3D з нуля — закладати достатньо часу на якісну геометрію, якщо 3D-модель вже є — перевіряти, чи потрібної вона якості та закласти час на доробку. Зазвичай, дізнатися про вимоги до геометрії можна в туторіалах, або в документації до софту.
  • Залучати профільних експерток_ів якомога раніше. Це може зекономити вам тижні робочого часу. Не витрачати час на поглиблювання гіпотез без експертної консультації
  • Закладаючи час на проєкт, враховувати час на «поріг входу» в тему, якщо вона для вас нова.

Бонус-трек:

Організовуйте роботу так, щоб окрім нових та «невідомо як робити» задач, у вас була змога перемкнутись на задачі, які ви добре вмієте робити. Це важливо для емоційного стану, відновлення енергії та віри в себе. Коли впродовж трьох місяців робиш тільки те, що знаходиться поза зоною твоєї компетенції, коли кожна нова задача — дійсно нова, коли один робочий фейл змінюється іншим — дуже важко знаходити джерело для поповнення ресурсу. Під час проєкту в мене не було жодної задачі, на яку я б могла перемикнутися, повернути впевненість та отримати сили, щоб продовжити лупати скалу невідомого.