Une équipe de recherche a prouvé que les données BIM peuvent être associées à l’apprentissage automatique afin de prédire l’impact des modifications de conception.
L’équipe de chercheurs (de l’Université de Northumbria, de l’Université d’Alexandrie en Égypte et de l’UCL Bartlett School of Sustainable Construction, ainsi que du Dr Marzia Bolpagni, responsable du BIM à l’international et directrice associée chez Mace) a entrepris de concevoir un modèle conceptuel démontrant que l’apprentissage automatique ( ML) peut analyser les données BIM et ainsi prédire l’impact des modifications de conception.
Dans un article publié dans le numéro de novembre d’Automation in Construction, les chercheurs notent : « Même si le ML commence à être appliqué dans des projets de construction basés sur le BIM, il n’est toujours pas déployé de manière productive lorsqu’il s’agit de prédire les conséquences qui en découlent. par des changements dans la conception. Par conséquent, le processus de prévision des implications en général, notamment en ce qui concerne les coûts et les délais, se déroule plus tard dans le calendrier du projet.
« En conséquence, ce retard ne contribue en rien à l’exécution du projet dans les délais et dans les limites du budget, et peut même conduire à des litiges. Le ML et le BIM devraient et pourraient jouer un rôle dans ces prédictions.
Le modèle conceptuel des chercheurs s’appuie sur les nombreuses caractéristiques de chaque changement de conception pour créer un ensemble de données sur les modifications de conception. Les chercheurs ont déclaré : « Ces caractéristiques incluent une description presque complète du changement ainsi qu’une évaluation de l’impact du changement sur le budget et le calendrier du projet. »
Les caractéristiques incluent la géométrie, la position, les spécifications et les relations et dépendances entre les composants ainsi que l’impact documenté sur le coût, le calendrier et la qualité.
Former le machine learning sur les données BIM
Le concept des chercheurs exigeait ensuite que le logiciel de ML soit formé sur des données historiques pour développer l’algorithme nécessaire à l’analyse des nouvelles données.
Les chercheurs ont également créé un cas d’usage (un bâtiment à un seul étage avec des composants architecturaux et structurels) sur lequel tester le modèle.
Ils ont conclu : « La mise en œuvre du modèle sur le cas d’usage montre que le ML peut prédire les impacts des changements de conception sur la base de la génération et de la structuration des données via le BIM, une approche que de nombreux praticiens du secteur ne semblent pas appliquer actuellement.
« La mise en œuvre du modèle BIM-ML peut améliorer considérablement la prise de décision concernant les modifications de conception dans les projets de construction avec un niveau de confiance plus élevé. »
Ils ont ajouté que le modèle pourrait être utilisé pour une collaboration intersectorielle : « L’étude ouvre une nouvelle voie pour utiliser les données BIM dans un contexte de ML, dans lequel les attributs de modification de conception sont enregistrés d’une manière qui améliore la structuration des données, permettant aux algorithmes de ML de les utiliser. comme données d’entraînement. Ceci peut être réalisé grâce à des collaborations intra- ou inter-organisationnelles sur des projets similaires, car ils partageraient des similitudes que ML peut reconnaître comme des modèles.
Pour un développement ultérieur (dans le monde réel) du modèle BIM-ML, les chercheurs déclarent enfin que :
- le modèle doit être testé sur des données réelles ;
- les données des logiciels BIM doivent être structurées de manière à pouvoir être utilisées efficacement par les algorithmes de ML ; et
- une interface conviviale est requise.
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