Generatieve AI is nogal een modewoord, maar dat betekent niet dat het een modegril is. De architectuur- en engineering sectoren zullen deze technologie sneller omarmen naarmate er meer oplossingen beschikbaar komen om mooi samenhangende problemen op te lossen, zoals het classificeren van 3D-objecten in bouwelementen en technische systeemklassen. Dus, hoe en waarom gebruiken we generatieve AI in BricsCAD®?

Bij Bricsys gebruiken we generatieve AI-modellen om ontwerp workflows voor onze gebruikers te versnellen en ze wat tijd voor creativiteit terug te geven. We gebruiken AI in onze productontwikkeling waar het zinvol is en waar het nog meer waarde zal toevoegen aan onze BricsCAD-oplossingen.

Software Productontwikkeling is een gestaag proces dat zorgvuldig overwogen stappen vereist. Bij het ontwikkelen van BricsCAD is ons eerste principe om te blijven innoveren om de best-in-class CAD-oplossing te bieden. Vervolgens richt de technologie die we gebruiken zich op het verhogen van de productiviteit –van onze gebruikers. Deze leidende ideeën brachten ons ertoe om Generative AI in BricsCAD te ontwikkelen.

Een generatief AI-model bouwen – doordacht, ongecompliceerd.

Om een succesvol generatief AI-model te bouwen, heb je eerst een goed gedefinieerd probleem nodig, een duidelijk actieplan en de vraag: "Moeten we echt AI gebruiken om dit op te lossen?" Als een probleem bijvoorbeeld op een heuristische manier kan worden bepaald, is een AI-model misschien niet altijd de beste manier om vooruit te komen en zijn er waarschijnlijk eenvoudigere oplossingen beschikbaar.

Als je eenmaal hebt vastgesteld dat een AI-model de beste oplossing is, is het kopen en trainen van een bestaand product de volgende stap. Maar wat als er geen model op de markt is om uw probleem op te lossen? Nou, je zou je eigen kunnen bouwen.

U moet oppassen dat u niet te ijverig bent in uw aanpak – u loopt het risico het hele proces te ingewikkeld te maken – dus houd het simpel. Het definiëren van de juiste modelkenmerken en het voorbereiden van de trainingsgegevens zou het grootste deel van de ontwikkeltijd in beslag moeten nemen. Dit is hoe we bij Bricsys het ontwikkelen van AI in BricsCAD benaderen.

BIMIFY: stroomlijning van het proces van het produceren van 2D plannen en blauwdrukken van "domme" 3D-modellen

Om aannemers te laten beginnen met bouwen, moeten ontwerpers meerdere 2D-tekeningen van plattegronden genereren en leveren, compleet met specificaties voor loodgieterswerk en bedrading. Bij Bricsys gebruiken we Generative AI in BricsCAD BIM om de productie van 2D plannen en blauwdrukken op basis van 3D modellen te versnellen. De BIMIFY\-functie vormt de kern van deze versnelde workflow – een productiviteitstool die is getraind op een wereldwijde dataset van vooraf geclassificeerde solide 3D-modellen, waardoor BricsCAD het model automatisch kan verfijnen voor de gebruiker.

In BricsCAD, BIMIFY interpreteert een "dom" 3D-model van een gebouw en verrijkt de geometrie met BIM-gegevens. Dit wordt bereikt door 3D-objecten te scheiden in architecturale, mechanische en structurele bouw element klassen. Verschillende plannen kunnen automatisch worden gegenereerd op basis van het "verrijkte" 3D-model en de classificatie van de 3D-componenten kan worden gebruikt om de 2D-tekeningen die vanuit het 3D-model worden gegenereerd, aan te passen.

Met behulp van de Typed Plan-functie in BricsCAD BIM kan de gebruiker aangepaste regels instellen, zodat bijvoorbeeld structurele muren alleen verschijnen op een structurele tekening, terwijl HVAC-elementen alleen verschijnen in mechanische tekeningen. BricsCAD genereert een originele 2D-tekening met behulp van deze aangepaste regels, inclusief alle relevante objecten. Voor architecten die 3D CAD-programma's maken om bouwontwerpen te modelleren, compleet met alle componenten, stelt BIMIFY gebruikers in staat om een geometrie-eerste benadering te kiezen en de software de rest te laten doen.

Het potentieel van AI: ondersteuning van op prestaties gebaseerd ontwerp in BricsCAD

Generatieve AI is niet langer een ontluikende technologie, en bedrijven passen het nu toe in verschillende sectoren om een eerste productaanbod te creëren, het eerste productontwerp te verbeteren of de operationele efficiëntie te verhogen. We implementeren generatieve AI om de problemen van onze gebruikers op te lossen, en we hebben twee use-cases gevonden waarin generatieve AI-modellen kunnen helpen bij het verbeteren van het op prestaties gebaseerde ontwerp van onze producten.

Snelle nalevingscontrole

Wanneer ruimte- en gebouwontwerpen moeten voldoen aan specifieke gezondheids- en veiligheidswetgeving of codes, zoals toegankelijkheid van gebouwen, nooduitgangen en ventilatie, kunnen de regel naar model generatoren architecten en ontwerpers helpen om regels snel te controleren. Ontwerpspecificaties voor deze vereisten kunnen worden ingevoerd in generatieve modellen, zodat het model de regels gebruikt als prompttekstinstructies, bijvoorbeeld om een plattegrond te genereren op basis van een bestaande tekening die voldoet aan de opgegeven code.

Duurzaam ontwerp van het gebouw

Het regel controle proces kan worden uitgebreid met elke set regels die een model kan instrueren om het ontwerp van een gebouw te verbeteren. Stel dat een model is getraind met gegevens over hoeveel direct zonlicht elke kamer in een gebouw zal hebben. In dit geval zou het model energiezuinigere verwarmings- en airconditioning configuraties kunnen creëren. Of een model kan een ontwerp maken dat de benodigde geluidsisolatiematerialen in lagen aanbrengt wanneer het wordt voorzien van gegevens over omgevingsgeluid niveaus. Met de toenemende vraag naar duurzaamheid zal het juiste gebruik van generatieve AI een essentieel hulpmiddel worden voor het bevorderen van het ontwerp van duurzame gebouwen.

Huidige uitdagingen voor AI in CAD

Het gebruik van AI bij CAD-ontwikkeling brengt zijn eigen uitdagingen met zich mee. Een obstakel is dat AI ondersteunde CAD-systemen nog niet gebaseerd zijn op NLP-modellen, dus ze zijn momenteel relatief rigide. Op dit punt moet technisch werk worden verzet om de toegankelijkheid van deze systemen te vergroten door generatieve AI modellen te trainen om instructies in natuurlijke taal te begrijpen.

Een andere belangrijke barrière is de weerstand van ontwerpprofessionals om AI technologieën toe te passen. Voor sommigen is het idee dat AI creatieve processen verstoort of vervangt, afschrikkend. Het is misschien contra intuïtief, maar technologieën zoals Generative AI bieden de mogelijkheid om de creativiteit van industrieel ontwerpers en architecten te vergroten. Het inbouwen van processen uit het hoofd, zoals het controleren van regels en het snel genereren van afbeeldingen in ontwerpwerk, geeft ontwerpers de tijd om te experimenteren en te spelen met hun creativiteit – waarbij ze de vruchten plukken van een verbeterd in plaats van een overbodig creatief proces.

Meer weten over BricsCAD?

Als je meer wilt weten over BricsCAD, bekijk dan ons YouTube\-kanaalof bekijk de rest van de Bricsys\-blog.