IA Generativa é uma palavra da moda, mas isso não significa que seja uma moda passageira. Os setores de arquitetura e engenharia irão adotar essa tecnologia mais rapidamente à medida que um número maior de soluções se tornar disponível para resolver problemas bem delimitados – como classificar objetos 3D em elementos de construção e classes de sistemas de engenharia. Então, como e por que estamos usando IA Generativa no BricsCAD®?
Na Bricsys, estamos usando modelos de IA Generativa para acelerar os fluxos de trabalho de projeto para nossos usuários, e devolver-lhes algum tempo para criatividade. Estamos usando IA no desenvolvimento de nossos produtos onde faz sentido, e vai agregar ainda mais valor às nossas soluções BricsCAD.
O desenvolvimento de produtos de software é um processo constante que requer etapas cuidadosamente consideradas. Ao desenvolver o BricsCAD, nosso primeiro princípio é continuar inovando para oferecer a melhor solução CAD da categoria. Em seguida, a tecnologia que utilizamos se concentra em aumentar a produtividade de nossos usuários - essas ideias norteadoras nos levaram a começar a desenvolver IA Generativa no BricsCAD.
Construindo um modelo de IA Generativa – bem pensado, descomplicado.
Para construir um modelo de IA Generativa bem-sucedido, primeiro você precisa de um problema bem definido, um plano de ação claro e fazer a pergunta: "Precisamos mesmo usar IA para resolver isso?" Por exemplo, se um problema pode ser determinado de maneira heurística, um modelo de IA nem sempre pode ser o melhor caminho a seguir, e soluções mais diretas provavelmente estão disponíveis.
Depois de estabelecer que um modelo de IA é a melhor solução, comprar e treinar um produto existente é o próximo passo. Mas e se não houver um modelo no mercado que resolva o seu problema? Bem, você pode construir o seu próprio.
Você teria que tomar cuidado para não ser excessivamente zeloso em sua abordagem – você pode correr o risco de complicar demais todo o processo – então mantenha-o simples. Definir os recursos corretos do modelo e preparar os dados de treinamento deve usar a maior parte do tempo de desenvolvimento. Na Bricsys, é assim que abordamos o desenvolvimento da I.A. no BricsCAD.
BIMIFICAR: simplificar o processo de produção de plantas 2D e folhas impressas a partir de modelos 3D “neutros”
Para que os empreiteiros comecem a construir, os projetistas devem gerar e entregar vários desenhos 2D de plantas baixas completas, com especificações de encanamento e fiação. Na Bricsys, usamos IA Generativa no BricsCAD BIM para acelerar a produção de plantas 2D e folhas impressas, com base nos modelos 3D. O recurso BIMIFICAR está no centro desse fluxo de trabalho acelerado - uma ferramenta de produtividade treinada em um conjunto de dados global de modelos 3D sólidos pré-classificados, permitindo que o BricsCAD refine o modelo automaticamente para o usuário.
No BricsCAD, o BIMIFICAR interpreta um modelo 3D "neutro" de um edifício e enriquece a geometria com dados BIM. Isso é obtido pela separação de objetos 3D em classes de elementos de construção, arquitetônicos, mecânicos e estruturais. Diferentes plantas podem ser geradas automaticamente com base no modelo 3D "enriquecido", e a classificação dos componentes 3D pode ser usada para personalizar os desenhos 2D gerados a partir do modelo 3D.
Usando o recurso Plantas Tipadas no BricsCAD BIM, o usuário pode configurar regras personalizadas para que, por exemplo, paredes estruturais apareçam apenas em um desenho estrutural, enquanto elementos HVAC apareçam apenas em desenhos mecânicos. O BricsCAD gera um desenho 2D original usando essas regras personalizadas, incluindo todos os objetos relevantes. Para arquitetos que criam em programas CAD 3D para modelar projetos de construção, completos com todos os componentes, o BIMIFICAR permite que os usuários adotem uma abordagem que prioriza-a-geometria, e deixem o software cuidar do resto.
O potencial da IA: auxiliar o projeto com base no desempenho, no BricsCAD
A IA Generativa não é mais uma tecnologia nascente e as empresas agora a estão adotando em todos os setores para criar ofertas iniciais de produtos, melhorar o design inicial do produto ou aumentar a eficiência operacional. Estamos implementando IA Generativa para resolver os problemas de nossos usuários e encontramos dois casos de uso em que os modelos de IA Generativa podem ajudar a melhorar o projeto com base no desempenho de nossos produtos.
Verificação rápida de conformidade
Quando os projetos de espaços e edifícios precisam atender a legislações ou códigos específicos de saúde e segurança, como acessibilidade de edifícios, saídas de emergência, e ventilação, os geradores das regras-para-modelo podem ajudar arquitetos e projetistas a verificar rapidamente as regras. As especificações de projeto para esses requisitos podem ser inseridas em modelos generativos para que o modelo use as regras como instruções de texto no aviso de prompt, por exemplo, para gerar uma planta baixa a partir de um desenho existente, que atenda a um código especificado.
Projeto de construção sustentável
O processo de verificação de regras pode ser expandido para incluir qualquer conjunto de regras que possa instruir um modelo a aprimorar o projeto de um edifício. Por exemplo, suponha que um modelo seja treinado com dados sobre a quantidade de luz solar direta que cada cômodo de um prédio terá. Nesse caso, o modelo poderia criar configurações de aquecimento e ar condicionado com maior eficiência energética. Ou um modelo pode criar um projeto que coloque em camadas os materiais de isolamento acústico necessários quando fornecidos com dados sobre os níveis de ruído ambiente. Com a crescente demanda por sustentabilidade, o uso correto da IA Generativa está prestes a se tornar uma ferramenta vital para promover o projeto de edifícios sustentáveis.
Desafios atuais da I.A. em CAD
O uso de IA no desenvolvimento de CAD apresenta seu próprio conjunto de desafios. Um obstáculo é que os sistemas CAD habilitados para IA ainda não são baseados em modelos NLP (Processamento de Linguagem Natural, na tradução do Português), portanto, atualmente são relativamente rígidos. O trabalho técnico precisa ser feito neste ponto para aumentar a acessibilidade desses sistemas, treinando modelos de IA Generativa para entender instruções de linguagem natural.
Outra barreira significativa é a resistência dos profissionais de projeto em adotar tecnologias de IA. Para alguns, a ideia da IA interferir ou substituir os processos criativos é dissuasora. Pode ser contraintuitivo, mas tecnologias como IA Generativa apresentam a oportunidade de aumentar a criatividade para designers industriais e arquitetos. Os processos da rota da construção, como verificação de regras e geração rápida de imagens no trabalho de projeto, dá aos designers tempo para experimentar e brincar com sua criatividade – colhendo os benefícios de um processo criativo aprimorado em vez de redundante.
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