El siguiente artículo procede de BIM Zixi, autorBIM Zixi.
En los últimos años, en el marco del fuerte impulso de «Internet+» y de la construcción de ciudades inteligentes, el BIM, como tecnología de apoyo clave para estas ciudades, ha afrontado nuevas oportunidades y desafíos. Bajo el lema «AI+BIM, nuevo motor del desarrollo digital e inteligente», se ha estudiado la combinación de la inteligencia artificial con la industria BIM, la aplicación integrada de la IA y del BIM (Building Information Modeling) en los servicios de movilidad, la futura dirección de desarrollo de la industria BIM y sus vías de aplicación.
¿Cuáles son las aplicaciones concretas de la combinación entre IA y BIM? A continuación se presentan tres ámbitos de aplicación integrada:
IA como apoyo en la planificación del diseño arquitectónico
La conexión fluida entre la planificación inicial y la función arquitectónica, así como la optimización del diseño del espacio arquitectónico, han sido dos cuestiones fundamentales en las que la comunidad académica de la arquitectura ha centrado su atención, pero que nunca se han resuelto satisfactoriamente.
Los diseñadores necesitan con urgencia un producto en línea:
Además, en el proceso actual de diseño arquitectónico (incluido el diseño derivado), la mayoría depende de softwares paramétricos de escritorio (como Revit) y de sus desarrollos secundarios; los futuros usuarios y propietarios del edificio difícilmente pueden incorporarse al proceso de toma de decisiones del diseño, y resulta complicado alcanzar decisiones óptimas en el diseño arquitectónico. Para los documentos de planificación arquitectónica, se suele recurrir a Excel en el PC.
En cuanto a la planificación del espacio arquitectónico, Refinery, el marco de diseño generativo de Autodesk, es actualmente la única herramienta disponible.Las fuentes de datos de Excel son relativamente cerradas y resulta difícil obtener en Internet los recursos de planificación más actualizados. Además, Refinery se desarrolla sobre Dynamo, el software de código abierto de Revit, que no es fácil de usar; por ello, Refinery tampoco resulta sencillo de difundir.
Con la maduración del big data y de la IA, la comunidad académica y la industria de la construcción han empezado a abordar estos problemas mediante aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo. En el diseño BIM, los promotores y arquitectos necesitan con urgencia un producto en línea capaz de generar documentos de planificación arquitectónica en el navegador y producir el diseño óptimo del espacio. Ello exige integrar las últimas técnicas de aprendizaje automático en las nuevas herramientas de diseño BIM para lograr la selección asistida por IA de la solución arquitectónica.
IA como apoyo al diseño electromecánico
Con la tendencia hacia la inteligencia del edificio, para los sistemas electromecánicos de estructura y funcionamiento complejos, la dificultad de distribuir racionalmente las tuberías aumenta considerablemente, sobre todo en proyectos complejos con altas exigencias electromecánicas, como los hospitales.
Entonces, ¿cómo resolverlo?
En la detección de interferencias entre las tres especialidades del modelo BIM (arquitectura, estructura e instalaciones), las electromecánicas constituyen el objeto principal de la detección de interferencias y de las consiguientes modificaciones, con un trabajo posterior relativamente pesado. En el software de diseño electromecánico BIM, el uso de IA para generar automáticamente la configuración de las tuberías resolvería estos problemas.
Por ejemplo, partiendo del modelo electromecánico BIM y aplicando el concepto de diseño generativo, garantizando que las trayectorias de los sistemas de tuberías electromecánicas no entren en conflicto con la estructura del edificio, se utilizan métodos de aprendizaje automático para generar rápidamente todas las opciones posibles y, tras múltiples iteraciones, se sintetiza la solución de diseño final eficaz.
También es posible, partiendo de los indicadores de consumo energético y confortabilidad del diseño y de los parámetros reales de numerosos equipos, y combinándolos con la zonificación espacial del modelo BIM, analizar automáticamente las posibles selecciones de equipos mediante aprendizaje automático. En la práctica, al incorporar técnicas de aprendizaje automático, la nueva herramienta de diseño BIM acumulará en el modelo electromecánico de IA la experiencia profesional de los diseñadores y una gran cantidad de información de parámetros de equipos, ofreciendo así nuevos medios técnicos para superar el actual atasco del diseño electromecánico.
Aplicación de IA en el anteproyecto y en el diseño de planos de construcción
En las fases de anteproyecto y planos de construcción, la nueva herramienta de diseño BIM que integra IA debe resolver algunos problemas que las herramientas tradicionales no podían abordar:
Primero, el diseño de componentes incorpora abundante información de negocio y posee trazabilidad entre fases.
Segundo, alivia considerablemente la complejidad del dibujado, la validación y la revisión del modelo BIM.
Tercero, la integración de las normas y atlas locales hace que el diseño no traspase las «líneas rojas» y sea más razonable.
Cuarto, libera la creatividad del diseñador, permitiéndole completar el diseño de forma más óptima y rápida.
El paso del software de dibujo como herramienta al diseño inteligente, y de ahí al diseño asistido por inteligencia artificial, es un proceso de desarrollo progresivo con eficacia creciente. El diseño inteligente ya se aplica en numerosos escenarios del sector de la construcción; la diferencia esencial con la inteligencia artificial radica en que el primero se basa en reglas integradas y la segunda en el aprendizaje de patrones. Tras décadas de fuerte impulso, la construcción de infraestructuras en China ha acumulado un enorme volumen de planos y datos; el aprendizaje profundo de esta gran cantidad de datos mediante algoritmos ofrecerá un sólido respaldo de big data a las nuevas herramientas de diseño BIM.
Se enumeran a continuación algunos puntos típicos de aplicación:
➤ Diseño de salidas de evacuación contra incendios: mediante aprendizaje profundo de las normas, los estándares locales y los distintos tipos y distribuciones de edificios, se procesan de forma integrada el número, la distancia, el ancho y la ubicación de las salidas, generando automáticamente la propuesta de distribución.
➤ Diseño del esquema de prefabricación de edificios prefabricados: aprendizaje profundo de las soluciones de prefabricación en distintas regiones y bajo distintos estándares, como la selección y diseño óptimos de componentes prefabricados y nudos, o la integración de diseño, licitación, adquisición y construcción de componentes comercializados; revisión inteligente de planos: aprendizaje de la correspondencia entre numerosas normas, atlas, estándares, modelos y planos, garantizando el cumplimiento y la razonabilidad del diseño.
➤ Generación de planos con IA: mediante aprendizaje profundo, considerando algoritmos de restricciones profesionales, singularidad y estética, se logra la creación y descomposición de planos, la disposición de los elementos gráficos e incluso el anotado inteligente, reduciendo considerablemente la carga de dibujo del diseñador.
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