如果我们可以“培育”更高效的建筑呢?这是艺术家，设计师和程序员Joel Simon的挑衅，他被潜在的3 d打印技术以及其他新兴的数字制造技术，以及他的计算机科学和生物学背景，来测试一个自动化规划系统。

用两种类型的算法——" gsimon能够根据不同的约束条件“进化”出最优的楼层平面图，使用的是从现有神经网络技术派生出来的遗传方法。结果是，根据一个白皮书他说，“外表是生物的，性格是耐人寻味的，但实际上却是疯狂的非理性。”

他举的例子来自缅因州的一所小学。大多数学校都是长长的走廊，教室在两边，这是一种高度线性的设计。通过尝试设置不同的参数，比如最小化交通流量和材料的使用，或者使建筑物在紧急情况下更容易离开，算法输出不同的楼层平面图，这是基于遗传逻辑开发的。但这种优化“没有考虑惯例或可建造性”，并添加了其他特征，比如最大化教室的窗户，导致了众多室内庭院的复杂设计。对于像学校这样的项目，他建议，课程安排和学校布局可以并行发展，创造一个围绕交通流优化的建筑。

虽然目前可能不切实际(还没有摆脱建筑师或矩形!)，西蒙希望该项目将推动人们思考如何使用紧急技术，如现场3D打印，CNC，自组装结构，和机械施工-可以整合到设计过程中。他认为，这些技术有望创造出难以设计的新形式，也有通过现有设计方法无法实现的潜力。正如他所说Dezeen：“目前的大多数工具和思维都停留在一个非常二维的世界中……但是，设计任意的3D形式来优化多种目标——材料使用、能源效率、声学——完全超出了人类的认知能力。”