La IA Generativa es una palabra de moda, pero eso no significa que sea una moda pasajera. Los sectores de la arquitectura y la ingeniería adoptarán esta tecnología más rápidamente a medida que se disponga de un mayor número de soluciones para resolver problemas muy bien delimitados, como la clasificación de objetos 3D en elementos de construcción y clases de sistemas de ingeniería. Entonces, ¿cómo y por qué estamos usando IA Generativa en BricsCAD®?

En Bricsys, estamos utilizando modelos de IA Generativa para acelerar los flujos de trabajo de diseño para nuestros usuarios y devolverles algo de tiempo para la creatividad. Estamos utilizando IA en nuestro desarrollo de productos donde tiene sentido y donde agregará aún más valor a nuestras soluciones BricsCAD.

El desarrollo de productos de software es un proceso constante que requiere pasos cuidadosamente considerados. Al desarrollar BricsCAD, nuestro primer principio es seguir innovando para ofrecer la mejor solución CAD de su clase. A continuación, la tecnología que aprovechamos se enfoca en aumentar la productividad de nuestros usuarios: estas ideas guía nos llevaron a comenzar a desarrollar IA Generativa en BricsCAD.

Construcción de un modelo de IA Generativa: bien pensado, sin complicaciones.

Para construir un modelo de IA Generativa exitoso, primero necesita un problema bien definido, un plan de acción claro y hacer la pregunta: "¿Realmente necesitamos usar IA para resolver esto?" Por ejemplo, si un problema se puede determinar de forma heurística, es posible que un modelo de IA no siempre sea la mejor manera de avanzar, y probablemente haya soluciones más sencillas disponibles.

Una vez que haya establecido que un modelo de IA es la mejor solución, comprar y entrenar un producto existente es el siguiente paso. Pero, ¿y si no hay un modelo en el mercado que solucione tu problema? Bueno, podrá construir el suyo propio.

Debe tener cuidado de no ser demasiado entusiasta en su enfoque; puede correr el riesgo de complicar demasiado todo el proceso, así que manténgalo simple. La definición de las características correctas del modelo y la preparación de los datos de entrenamiento deberían ocupar la mayor parte del tiempo de desarrollo. En Bricsys, así es como abordamos el desarrollo de IA en BricsCAD.

BIMIFY: Optimización del proceso de producción de planos y planos 2D a partir de modelos 3D "tontos"

Para que los contratistas comiencen a construir, los diseñadores deben generar y entregar múltiples dibujos en 2D de planos de planta completos con especificaciones de fontanería y cableado. En Bricsys, utilizamos IA generativa en BricsCAD BIM para acelerar la producción de planos y planos 2D basados en modelos 3D. La característica BIMIFY está en el corazón de este flujo de trabajo acelerado: una herramienta de productividad entrenada en un conjunto de datos global de modelos 3D sólidos preclasificados, lo que permite a BricsCAD refinar el modelo automáticamente para el usuario.

En BricsCAD, BIMIFY interpreta un modelo 3D "tonto" de un edificio y enriquece la geometría con datos BIM. Esto se logra separando los objetos 3D en clases de elementos de construcción arquitectónicos, mecánicos y estructurales. Se pueden generar automáticamente diferentes planos basados en el modelo 3D "enriquecido", y la clasificación de los componentes 3D se puede utilizar para personalizar los dibujos 2D generados a partir del modelo 3D.

Con la función Typed Plan en BricsCAD BIM, el usuario puede configurar reglas personalizadas para que, por ejemplo, las paredes estructurales solo aparezcan en un dibujo estructural, mientras que los elementos HVAC solo aparezcan en dibujos mecánicos. BricsCAD genera un dibujo 2D original utilizando estas reglas personalizadas, incluidos todos los objetos relevantes. Para los arquitectos que crean en programas CAD 3D para modelar diseños de edificios, completos con todos los componentes, BIMIFY permite a los usuarios adoptar un enfoque que prioriza la geometría y dejar que el software se encargue del resto.

El potencial de la IA: ayudar al diseño basado en el rendimiento en BricsCAD

La IA Generativa ya no es una tecnología incipiente y las empresas ahora la están adoptando en todas las industrias para crear ofertas iniciales de productos, mejorar el diseño inicial de productos o aumentar la eficiencia operativa. Estamos implementando IA Generativa para resolver los problemas de nuestros usuarios y hemos encontrado dos casos de uso en los que los modelos de IA Generativa pueden ayudar a mejorar el diseño basado en el rendimiento de nuestros productos.

Comprobación rápida de cumplimiento

Cuando los diseños de habitaciones y edificios deben cumplir con leyes o códigos específicos de salud y seguridad, como accesibilidad de edificios, salidas de emergencia y ventilación, los generadores de reglas a modelos pueden ayudar a los arquitectos y diseñadores a verificar las reglas rápidamente. Las especificaciones de diseño para estos requisitos se pueden ingresar en modelos generativos para que el modelo use las reglas como instrucciones de texto, por ejemplo, para generar un plano de planta a partir de un dibujo existente que cumpla con el código especificado.

Diseño de edificios sostenibles

El proceso de verificación de reglas se puede expandir para incluir cualquier conjunto de reglas que puedan instruir a un modelo para mejorar el diseño de un edificio. Por ejemplo, supongamos que se entrena un modelo con datos sobre la cantidad de luz solar directa que tendrá cada habitación de un edificio. En este caso, el modelo podría crear configuraciones de calefacción y aire acondicionado más eficientes energéticamente. O un modelo podría crear un diseño que superponga los materiales de insonorización necesarios cuando se le proporcionen datos sobre los niveles de ruido ambiental. Con la creciente demanda de sostenibilidad, el uso correcto de la IA generativa se convertirá en una herramienta vital para promover el diseño de edificios sostenibles.

Desafíos actuales de la IA en CAD

El uso de IA en el desarrollo CAD presenta su propio conjunto de desafíos. Un obstáculo es que los sistemas CAD habilitados para IA aún no se basan en modelos NLP, por lo que actualmente son relativamente rígidos. Es necesario trabajar técnicamente en este punto para aumentar la accesibilidad de estos sistemas entrenando modelos de IA Generativa para comprender instrucciones en lenguaje natural.

Otra barrera importante es la resistencia de los profesionales del diseño a adoptar tecnologías de IA. Para algunos, la idea de que la IA interfiere o reemplaza los procesos creativos es disuasoria. Puede parecer contradictorio, pero tecnologías como la IA generativa presentan la oportunidad de aumentar la creatividad de los diseñadores y arquitectos industriales. La creación de procesos rutinarios, como la verificación de reglas y la generación rápida de imágenes en el trabajo de diseño, brinda a los diseñadores tiempo para experimentar y jugar con su creatividad, cosechando los beneficios de un proceso creativo mejorado en lugar de redundante.

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