Estamos indudablemente en la década de la inteligencia artificial. Múltiples sectores como la sanidad, el comercio electrónico o los servicios financieros están aprovechando las ventajas de la IA al máximo de su potencial. La tecnología ha ayudado a las empresas a crecer a pasos agigantados con una mayor calidad, seguridad y eficiencia. En la industria de la construcción, la introducción de la inteligencia artificial es también una realidad, aunque su ritmo de implementación sea aún bastante lento. Y es que el sector público y privado de muchos países aún luchan por implementar BIM en sus respectivos tejidos industriales. Sin embargo, el avance de la IA como asistente del BIM es ya una realidad innegable e inminente.
¿Realmente es necesaria la Inteligencia Artificial en el AEC?
La creación de un modelo BIM puede ser una tarea ardua y tediosa debido a la cantidad de trabajo que se requiere para obtener un nivel consistente de detalle. El diseño se convierte pues en una tarea que lleva una cantidad onerosa de tiempo, pues es ingente el trabajo a realizar para asegurar que la calidad del modelo de información del edificio no solo sea suficiente, sino de calidad.
Al ser tan buenos en las tareas repetitivas, los ordenadores son geniales para abordar la gestión de problemas complejos. Por ejemplo, esta cualidad deja ver su potencial en la verificación de los objetivos de diseño: una vez introducida una serie de parámetros sabemos que la máquina puede ayudarnos a garantizar que hemos alcanzado dichas metas y una vez el modelo de información del edificio está completo y es coherente en cuanto a su construcción y sus detalles, los ordenadores pueden ayudar a crear la documentación del diseño correspondiente.
Otro de los roles de la inteligencia artificial tiene que ver con la emisión de sugerencias basadas en la experiencia. En el flujo de trabajo de propagación en Bricscad BIM, por ejemplo, la máquina muestra todos los lugares en los que se puede utilizar una sugerencia específica. De esta manera ayuda a mantener y fomentar el cumplimiento de estándares. No se trata de delegar en la máquina la tarea de diseñar. Si así fuera estaríamos hablando de diseño generativo, donde la inteligencia artificial haría todo el trabajo a partir de una serie de parámetros previamente introducidos. Se trata, por el contrario, de usarla como asistente y seguir sus sugerencias.
Intelligent Design Assistance y BIM
La tecnología de diseño generativo algún día protagonizará grandes avances y se convertirá probablemente en un flujo de trabajo muy utilizable. Hoy en día, sin embargo, si se piensa en ella parece limitar la creatividad del arquitecto o del ingeniero. ¿Cómo aprovechar todo el potencial de la IA sin que acabe desplazando por completo el rol humano?
Esta es una pregunta clave que la casa de software Bricsys se ha esforzado por responder no solo de manera teórica, sino desarrollando soluciones efectivas. Según Don Strimbu, jefe de producto de BricsCAD Core, un software de la empresa Bricsys NV (parte de Leica Geosystems) “vamos a utilizar el poder de la máquina para hacer varias cosas”. En primer lugar, para “simplificar la tarea de crear un modelo BIM consistente; en segundo lugar, para automatizar las tareas repetitivas y así facilitar al arquitecto o al ingeniero la ejecución de su arte en términos de diseño. Luego vamos a ayudar a optimizar el modelo para asegurarnos de que es, en efecto, consistente”. ¿Cómo? Pues con las nuevas herramientas basadas en machine learning que presentamos a continuación.
BIMify
Supongamos que tenemos un modelo estructural compuesto de más de 600 sólidos donde aparentemente sólo hay geometría. Imaginemos que hemos de clasificar todo ello manualmente: sería una pesadilla encontrar los elementos correctos en este laberinto estructural y seleccionarlos. Por suerte existen herramientas como BIMify, que permiten detectar los perfiles estructurales de elementos de este tipo.
Jurgen De Zaeytijd, ingeniero de software miembro del equipo de desarrollo de Bimify, explicaba en un webinar que, para desarrollar la aplicación, se utilizaron “técnicas de machine learning con el fin de construir un clasificador que fue entrenado con un gran número de modelos estructurales arquitectónicos. Durante este proceso aprendió a clasificar la geometría por sí mismo”. “Una herramienta como BIMify permite realmente comenzar a modelar libremente y efectuar la transición a BIM con un solo clic”, asegura de Zaeytijd.
Auto Match
Otra tarea tediosa que la IA puede ahorrarnos tiene que ver con la asignación de composiciones de los diferentes elementos de un diseño. ¿Qué pasa si queremos añadir un mismo set de características a múltiples elementos al mismo tiempo? ¿Hemos de ir uno por uno? Con la Intelligent Design Assitance unida a BIM, la respuesta es negativa. Módulos de software como Auto Match, también de Bricsys, analizan las opciones de diseño ya implementadas para luego encontrar un patrón en ellas. Una vez hallado, ese patrón se aplica automáticamente al resto del modelo.
Si el proyecto cuenta con varias estructuras independientes que forman una sola unidad de diseño, Auto Match también permite añadir a los respectivos modelos aquellas características que comparten entre sí.
A diferencia del algoritmo BIMify, el de Auto Match este no es fruto de un entrenamiento previo a base de machine learning. En su caso se usan las técnicas de aprendizaje automático para hacer el análisis de un modelo sobre la marcha y así tratar de identificar las características clave que determinan el lugar de las composiciones.
Propagate
Si en una sección, por ejemplo, vemos que los forjados y las paredes exteriores no se conectan entre sí de forma realista, lo pertinente es “empujar” dichas estructuras, tirando de algunas capas del suelo en la pared exterior. Aunque no es imposible hacerlo de manera manual, obviamente en la práctica sería, cuanto menos, un trabajo colosal. Para ayudar al diseñador a solventar este tipo de inconvenientes sin derrochar su tiempo, Bricsys ha desarrollado Propagate.
Propagate permite seleccionar los elementos involucrados en una determinada conexión de detalle y aislar este detalle, buscando en el resto del modelo lugares donde pueda aplicarse también. Rose Barfield, de Bricsys, anima a no perder tiempo “reposicionando objetos en un dibujo, duplicando elementos estructurales o dibujando sólo algunas áreas de un modelo en detalle”. Con Propagate es posible “modelar una vez y propagar por el resto del modelo, ahorrando un tiempo valioso. Incluso crea automáticamente definiciones de bloques”.
Conclusiones
Durante los próximos años es más que previsible ver un auténtico boom de soluciones de inteligencia artificial como asistentes BIM como las que ha venido desarrollando Bricsys. El desarrollo de este tipo de software basado es uno de los grandes horizontes de oportunidades que el aprendizaje automático o machine learning está abriendo a la industria de la construcción. Y poco importa, en realidad, el nivel de implementación BIM que existe en un país o en una empresa a la hora de hacer uso de estas nuevas aplicaciones englobadas en lo que empieza a conocerse como Intelligente Design Assistance en BIM. ¡Los pioneros de hoy serán los maestros del mañana!