BIM evolucionário: aplicabilidade de algoritmos de inteligência artificial no desenvolvimento de projetos de edificações
R$180,00
O estudo deste livro demonstra princípios evolucionários aplicados ao projeto arquitetônico escolar, o qual possui certa complexidade funcional. Os avanços obtidos da otimização em cada rodada das simulações possibilitam que o projeto evolua recursivamente, num processo constante de gerar, avaliar e evoluir. Sendo assim, há a produção de um número incalculável, até que o projetista cesse com as iterações de soluções projetuais disponíveis para serem escolhidas. Esse processo aumenta as chances de êxito e de soluções cada vez mais otimizadas para o uso no processo projetual. (…) Os resultados apresentados no livro são significativos e oportunizam a reflexão de quanto novas combinações de tecnologias digitais já disponíveis podem fortemente contribuir para a qualificação das etapas projetuais, em especial do estudo preliminar e da concepção compositiva, com uma amplitude de soluções antes não possibilitadas.
Profa. Dra. Andrea Mussi
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.
| Peso | 0,428 kg |
|---|---|
| Dimensões | 25 × 19 × 2 cm |
| Editora | Telha |
| Autor | Denise Aurora Neves Flores, Frederico Gadelha Guimarães |
| ISBN | 9786554121989 |
| Número de páginas | 200 |
| Ano | 2023 |
Denise Aurora Neves Flores é arquiteta, Mestre em Construção Civil, Doutoranda em Arquitetura, Especialista em Gerenciamento de Projetos e Arquitetura Hoteleira, Técnica em Edificações, Pesquisadora e Docente apaixonada por inovação e tecnologia digital aplicadas à Construção Civil e Arquitetura. Com mais de 20 anos de atuação técnica e institucional, é autora de diversos projetos residenciais, hoteleiros e de desenvolvimento imobiliário, com aplicação prática de tecnologias digitais em projetos, como BIM e Design Generativo. Possui grande motivação em contribuir com o conhecimento e o desenvolvimento sustentável da sociedade, procurando aliar humanismo, gestão e tecnologias.
Frederico Gadelha Guimarães é Professor Associado do Departamento de Engenharia Elétrica da UFMG e responsável pelo Grupo de Pesquisa e Laboratório Machine Intelligence and Data Science (MINDS) de pesquisa em inteligência computacional. Possui graduação (2003), mestrado (2004) e doutorado (2008) em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais, com período de doutorado sanduíche na McGill University, Montreal, Canadá (2007), e pós-doutorado (2018) no Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LiSSi), vinculado à Université Paris-Est Créteil (UPEC), Paris, França. Possui mais de 200 trabalhos publicados entre periódicos, congressos e capítulos de livros nacionais e internacionais. Já orientou e coorientou dezenas de teses de doutorado e dissertações de mestrado.
