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L’impatto dell’intelligenza artificiale sulla progettazione BIM

Assobim spiega come l’intelligenza artificiale stia entrando anche nel settore della progettazione e del BIM.

Nonostante sia un fenomeno relativamente nuovo, l’intelligenza artificiale sta diventando una presenza familiare nel quotidiano grazie alle sue varie applicazioni basate sull’interazione testuale, prima fra tutte l’ormai notissima ChatGPT. Ma a un livello più alto e più complesso molto si sta muovendo nel mondo delle sue applicazioni sperimentali, con una dinamica che sta coinvolgendo profondamente anche il settore della progettazione e i suoi strumenti più evoluti, fra i quali naturalmente il BIM, allo scopo di renderne più veloci, efficienti e produttivi i processi.

Il tema è molto complesso, non ultimo per il fatto che le possibili applicazioni dell’intelligenza artificiale in questo contesto non riguardano solo l’esecuzione di attività meccaniche e ripetitive, ma hanno potenzialità tali da poter sconfinare anche nell’ambito più propriamente creativo, supportando quindi anche processi finora riservati esclusivamente all’intelligenza umana. Aspetto, quest’ultimo, tutto da esplorare, e i cui confini e possibili limiti sono ancora da definire.

Un punto di partenza suggerito da più parti proprio in ottica BIM consiste nel definire i punti di separazione e contatto fra queste due tecnologie, che partono ovviamente da presupposti e scopi radicalmente diversi, l’AI come strumento di analisi dei dati e autoapprendimento, il BIM come strumento evoluto per la gestione del processo progettuale.

A fronte di questa differente origine, i due ambiti presentano alcuni importanti caratteristiche comuni. Entrambi, ad esempio, si basano su modalità avanzate di gestione dei dati, che se nel BIM si concretizzano nella creazione di modelli informativi caratterizzati da livelli di dettaglio molto spinti, in quello della AI comportano l’utilizzo di specifici algoritmi per l’analisi dei dati e la sistematizzazione dei loro contenuti informativi. Un secondo punto in comune è costituito dal fatto che entrambe le tecnologie sono propedeutiche a un certo livello di automazione dei processi nel cui contesto sono utilizzate, dalla generazione di tavole, analisi e documentazione nel caso del BIM a svariate forme di analisi previsionale in quello dell’intelligenza artificiale.

L’aspetto più interessante, soprattutto per le sue potenziali implicazioni future, è però costituito dalle capacità di apprendimento automatico, che se in una qualche misura sono connaturate alla stessa essenza dell’intelligenza artificiale non vanno sottovalutate anche in ambito BIM, i cui dati possono rappresentare senza dubbio una fonte preziosa per questo tipo di processi.

Da queste implicazioni derivano una serie di possibili applicazioni integrate fra i due ambiti, che in parte ne esaltano le caratteristiche, in parte aprono orizzonti completamente nuovi. Al primo caso appartiene, ad esempio, la possibilità di migliorare il grado di precisione del progetto e della sua pianificazione grazie alle possibilità di analisi predittiva della AI finalizzata all’individuazione preventiva di eventuali problematiche e alla generale ottimizzazione del progetto. Da questo deriva una conseguente riduzione della possibilità di errori umani, frutto dell’automazione governata da algoritmi di una serie di attività di analisi e controllo.

Considerazioni non dissimili possono applicarsi ad altre attività standard come la generazione di documenti di progetto, tavole, report, l’esportazione di modelli, l’analisi del comportamento e delle prestazioni dei manufatti in specifiche condizioni e così via.

Se queste attività rientrano ancora nel quadro dei processi progettuali standard, più complesse sono le implicazioni quando si entra nell’ambito di attività in cui la creatività gioca un ruolo rilevante come, ad esempio, il computational design. Qui le enormi capacità di gestione e analisi dei dati proprie della AI possono ampliare notevolmente le possibilità di questa metodologia, in particolare grazie alla possibilità di governare un numero molto maggiore di parametri e opzioni, con notevoli ricadute in termini di ampliamento delle opzioni progettuali.

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