O artigo a seguir é proveniente de BIM Zixi; autor:BIM Zixi.
Nos últimos anos, no contexto do forte impulso à “Internet+” e à construção de cidades inteligentes, o BIM, como tecnologia de suporte essencial para a construção de cidades inteligentes, tem encontrado novas oportunidades e desafios. Com o tema “AI+BIM: o novo motor do desenvolvimento digital-inteligente”, foram estudadas questões como a combinação da inteligência artificial com a indústria de BIM, a aplicação integrada de AI (inteligência artificial) e de BIM (modelo de informações da construção) aos serviços de transporte e mobilidade, as futuras direções de desenvolvimento da indústria de BIM e seus caminhos de aplicação.
Você deve estar se perguntando: quais são, afinal, as aplicações concretas da combinação de AI e BIM? A seguir, apresento três aspectos dessa aplicação combinada:
Planejamento do layout arquitetônico assistido por AI
A integração perfeita entre o planejamento preliminar e a função arquitetônica, bem como a busca pela solução otimizada do planejamento do espaço arquitetônico, sempre foram duas questões fundamentais de grande interesse no meio acadêmico da arquitetura, mas nenhuma delas foi bem resolvida até hoje.
Os designers precisam urgentemente de um produto on-line:
Além disso, no processo atual de projeto arquitetônico (inclusive o projeto generativo), a prática depende, em grande parte, de softwares paramétricos de desktop (como o Revit) e de seus desenvolvimentos secundários; os futuros usuários reais e os proprietários do edifício dificilmente participam do processo de tomada de decisão do projeto, o que torna difícil alcançar decisões verdadeiramente ótimas. Quanto aos documentos de planejamento arquitetônico, o mais comum é elaborá-los em Excel no computador.
Para o planejamento do espaço arquitetônico, o framework de projeto generativo Refinery, da Autodesk, é hoje a única ferramenta disponível.As fontes de dados do Excel são relativamente fechadas, e não é fácil obter, pela Internet, os dados de planejamento mais recentes. Além disso, o Refinery é desenvolvido com base no Dynamo, um software de código aberto apoiado no Revit; como o Dynamo não é de fácil utilização, o Refinery também encontra dificuldades para se difundir.
Com o amadurecimento das tecnologias de big data e de AI, o meio acadêmico e a indústria da construção começaram a tentar resolver esses pontos de dor com métodos de aprendizado profundo e aprendizado por reforço. No projeto com BIM, proprietários e arquitetos precisam urgentemente de um produto on-line capaz de gerar, no navegador, os documentos de planejamento arquitetônico e apresentar o layout otimizado do espaço arquitetônico. Para isso, é preciso incorporar as técnicas mais recentes de aprendizado de máquina às novas ferramentas de projeto BIM, viabilizando a seleção de soluções arquitetônicas assistida por AI.
Projeto de MEP assistido por AI
Com a tendência de desenvolvimento da construção inteligente, para sistemas de MEP de estrutura e operação complexas, a dificuldade de dispor racionalmente as tubulações aumenta consideravelmente, especialmente em projetos complexos com elevados requisitos de MEP, como hospitais.
Então, como resolver esse problema?
Na detecção de interferências entre as três disciplinas do modelo BIM — arquitetura, estrutura e MEP —, a disciplina de MEP é o principal objeto das interferências e das posteriores alterações, o que torna o trabalho de revisão bastante oneroso. Nos softwares de projeto de MEP com BIM, a adoção da tecnologia de AI para gerar automaticamente a configuração das redes resolveria esse problema.
Por exemplo, com base no modelo BIM de MEP e empregando o conceito de projeto generativo, é possível usar métodos de aprendizado de máquina para gerar rapidamente todas as opções possíveis, garantindo que os traçados das redes de MEP não entrem em conflito com a estrutura do edifício e, após múltiplas iterações, consolidar a solução de projeto final efetiva.
Da mesma forma, com base nos indicadores de consumo de energia e de conforto do projeto, nos parâmetros reais de um grande número de equipamentos e no zoneamento espacial do modelo BIM, é possível analisar automaticamente, por meio do aprendizado de máquina, a eventual seleção de equipamentos. Na prática, ao introduzir as técnicas de aprendizado de máquina, as novas ferramentas de projeto BIM acumularão, nos modelos de AI de MEP, a experiência profissional dos projetistas de MEP e um grande volume de informações paramétricas de equipamentos, oferecendo, assim, novos recursos técnicos para que o projeto de MEP supere as dificuldades atuais.
Aplicações de AI no projeto preliminar e no projeto executivo
Nas etapas de projeto preliminar e de projeto executivo, as novas ferramentas de projeto BIM com tecnologia de AI integrada precisam resolver alguns problemas difíceis que as ferramentas tradicionais de projeto BIM não conseguem resolver:
Primeiro, o projeto dos componentes deve carregar informações de negócio abundantes e apresentar continuidade entre as etapas;
Segundo, aliviar de forma substancial o caráter oneroso e complexo do desenho, da verificação e da revisão dos modelos BIM;
Terceiro, a incorporação de normas e coletâneas de detalhes padronizados locais faz com que o projeto não ultrapasse as “linhas vermelhas” e seja mais adequado;
Quarto, liberar a criatividade dos projetistas, para que concluam projetos melhores e com maior rapidez.
A evolução dos softwares de desenho do tipo ferramenta para o projeto inteligente e, depois, para o projeto assistido por inteligência artificial é um processo de desenvolvimento gradual, com eficácia crescente. O projeto inteligente no campo da construção já é aplicado em muitos cenários; sua diferença essencial em relação à inteligência artificial é que o primeiro se baseia em regras embutidas, enquanto a segunda aprende padrões. Após décadas de forte desenvolvimento da infraestrutura, o país acumulou um acervo muito grande de plantas e dados; por meio do aprendizado profundo de algoritmos sobre esses dados em massa, serão fornecidos ricos subsídios de big data às novas ferramentas de projeto BIM.
Aqui estão alguns pontos de aplicação típicos:
➤ No projeto das saídas de evacuação contra incêndio, o aprendizado profundo sobre normas, padrões locais e diferentes tipos e layouts de edifícios processa de forma integrada as informações sobre quantidade, distância, largura e posição das saídas de evacuação e gera automaticamente o esquema de disposição;
➤ No projeto do esquema de montagem de edifícios pré-fabricados, o aprendizado profundo sobre esquemas de montagem adotados em diferentes regiões e sob diferentes normas, como a seleção e o projeto otimizados de componentes pré-fabricados e de suas conexões e a integração de projeto, licitação, aquisição e construção de componentes comercializados; na revisão inteligente de desenhos, o aprendizado sobre a correspondência entre um grande volume de normas, coletâneas de detalhes, padrões, modelos e plantas possibilita o controle da conformidade e da adequação do projeto;
➤ Geração de desenhos por AI: por meio do aprendizado profundo e de algoritmos que consideram as restrições das disciplinas envolvidas, a individualidade e a estética, é possível criar desenhos, desmembrar desenhos, dispor os elementos gráficos e até gerar anotações inteligentes na emissão dos desenhos, o que reduzirá de forma significativa a carga de trabalho de desenho dos projetistas.
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