BIM evolucionário: aplicabilidade de algoritmos de inteligência artificial no desenvolvimento de projetos de edificações

MINDS student Denise Aurora Neves Flores and her advisor Frederico Gadelha Guimarães publish the book: BIM evolucionário: aplicabilidade de algoritmos de inteligência artificial no desenvolvimento de projetos de edificações".

No âmbito da indústria da Arquitetura, Engenharia e Construção (AEC), tecnologias paramétricas como o Building Information Modeling (BIM) e o Design Generativo têm suportado novos sistemas de projetação. O aumento no uso do BIM impactou os estágios de projeto detalhado e construção. A parametrização permitiu diversos avanços na geração, exploração e automação desses projetos. Entretanto, embora os processos generativos e de avaliações automatizadas de requisitos sejam altamente úteis, eles se restringem a funções de execução e não propõem soluções evolutivas. A integração de tecnologias BIM, design generativo, verificação automatizada de projetos e algoritmos evolucionários desta pesquisa demonstra contribuir para o incremento da geração otimizada de soluções para projetos de edificações – em especial na fase do Early Concept Design –, avançando na aplicabilidade da inteligência artificial no campo da construção civil. Foi adotado o método da pesquisa construtiva, ou Design Science Research. O delineamento da pesquisa compreendeu a descrição da problemática e a formulação de um constructo denominado BIM Evolucionário (E-BIM). O desenvolvimento e implementação do constructo ocorreu em três fases: Fase A – desenvolvimento, implementação e avaliação de um algoritmo genético inserido no fluxo de projetos BIM, como instrumento evolucionário; Fase B – geração, verificação e otimização de um objeto arquitetônico, integrando a técnica da Gramática da Forma e as ferramentas computacionais Rhino-Grasshopper, Archicad, Solibri Model Checker e script Python; Fase C – verificação da asserção do termo BIM Evolucionário (E-BIM) proposto ao contexto desta aplicação. Os resultados quantitativos apresentados demonstraram: a viabilidade de geração automatizada de soluções em escala; a modelagem automatizada generativa de modelos BIM IFC; a otimização e incremento nos indicadores de desempenho do projeto alcançados com o uso de algoritmos evolucionários. Em conjunto, os resultados apontam que a implementação de um algoritmo evolucionário integrado ao processo de projetos proposto, permite que projetistas explorem, em grande escala, soluções múltiplas e melhorem o desempenho destas soluções, contribuindo para a melhoria da produtividade dos projetos da AEC.

Book access link.

Congratulations to our most recent PhD in Electrical Engineering - Omid Orang

Congratulations to our most recent PhD in Electrical Engineering, Omid Orang, who has worked with High-order Fuzzy Cognitive Maps and Randomized Networks for Time Series and Nonlinear Dynamical Systems.

Congratulations, PhD. Omid Orang. You deserve it. Best wishes for a rewarding and amazing career!

Congratulations to our most recent PhD in Electrical Engineering - Marcos Antonio Alves

Congratulations to our most recent PhD in Electrical Engineering, Marcos Antonio Alves, he proposes a scalable version of the AHP that requires fewer comparisons from the decision-maker in the pairwise comparisons.

Congratulations, PhD. Marcos A. Alves. Your defense represents all your effort and dedication as a professional expert that you are. Success on your journey!