BIM e AI: l'innovazione nelle grandi opere
Il connubio tra BIM e AI è uno dei più attuali quando si parla di innovazioni nel settore delle costruzioni, soprattutto per quanto riguarda le grandi opere infrastrutturali oppure di appalti pubblici.
Grazie anche agli ultimi aggiornamenti normativi, come il Decreto Correttivo, che impongono un adeguamento digitale del settore, si sta assistendo ad una rivoluzione senza precedenti. Il Building Information Modeling, infatti, è solo uno degli strumenti disponibili, nonché i più utilizzati, che permette una gestione più efficiente e smart dei cantieri, riducendo tempi e costi di realizzazione.
Dirextra Alta Formazione si dedica da oltre 20 anni alla formazione di professionisti di appalti pubblici, consentendo di ottenere attestati di qualifica riconosciuti a livello globale e competenze applicabili fin da subito. Uno dei suoi prodotti di punta, ovvero il Master BIM Coordinator e BIM Manager, ha un intero modulo dedicato proprio al rapporto tra il BIM e Intelligenza Artificiale, sotto la guida del Direttore BIM Manager Ing. Giuseppe Lia.
Nei prossimi paragrafi forniremo una panoramica sull’argomento, facendo presente che sono disponibili ulteriori approfondimenti nei corsi BIM di Dirextra.
Applicazioni tecnologiche dell’Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale si fonda su tecnologie computazionali sempre più sofisticate, che stanno rivoluzionando anche il settore delle costruzioni attraverso l’integrazione con il Building Information Modeling. Le principali metodologie includono:
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Machine Learning e Deep Learning: si tratta di modelli capaci di apprendere dai dati, individuando pattern complessi senza bisogno di istruzioni esplicite. Il Deep Learning, in particolare, sfrutta reti neurali profonde (Deep Neural Networks) per analizzare grandi volumi di informazioni e prendere decisioni in tempo reale.
Nel contesto BIM, queste tecniche possono essere impiegate per prevedere ritardi nei progetti, stimare i costi futuri sulla base di dati storici o ottimizzare la gestione energetica di un edificio. -
Visione Artificiale (Computer Vision): permette alle macchine di "vedere" ed elaborare immagini o video. L’utilizzo di Convolutional Neural Networks (CNN) consente il riconoscimento di oggetti, la segmentazione di immagini e l’analisi visiva avanzata.
Nel settore delle grandi opere, la visione artificiale può essere utilizzata per confrontare automaticamente lo stato di avanzamento del cantiere con il modello BIM, rilevare anomalie strutturali o monitorare la sicurezza del personale attraverso telecamere intelligenti. - Modelli probabilistici e statistici: tecniche basate su teorie come il Teorema di Bayes o le distribuzioni probabilistiche, sono fondamentali per valutare scenari incerti e prendere decisioni più consapevoli. Ad esempio, è possibile stimare la probabilità di guasti nei materiali, supportando strategie di manutenzione predittiva.
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Modelli generativi (GAN, Diffusion Models): si tratta di algoritmi in grado di generare contenuti nuovi e realistici, come immagini, testi o progetti tridimensionali.
In un contesto BIM, questi strumenti possono essere utilizzati per generare automaticamente varianti progettuali o visualizzazioni immersive di un edificio prima ancora che venga realizzato. -
IA Multimodale: combina input di natura diversa – testi, immagini, dati numerici, suoni – per offrire un'elaborazione più completa e versatile. Modelli come GPT-4 Vision, ad esempio, riescono a interpretare un disegno tecnico, descriverlo in linguaggio naturale o viceversa.
Un’applicazione concreta potrebbe essere un assistente virtuale in grado di generare un modello BIM partendo da una semplice descrizione testuale dell’edificio, o di suggerire modifiche progettuali analizzando simultaneamente i requisiti normativi, la documentazione testuale e il layout grafico.
BIM e AI: applicazione in ogni fase del progetto
Il rapporto tra BIM e AI torna estremamente utile in ambito architettonico, in quanto può essere applicato lungo tutte le fasi del ciclo di vita di un edificio o infrastruttura, supportando i professionisti nel prendere decisioni più rapide, informate ed efficienti. Vediamole nel dettaglio:
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Progettazione
Durante la fase progettuale, l’IA può generare automaticamente modelli architettonici sulla base di requisiti specifici (dimensioni, funzioni, normative), facilitando la progettazione parametrica e il design generativo.
Attraverso simulazioni energetiche intelligenti, è possibile prevedere il comportamento termico dell’edificio in diverse condizioni climatiche, ottimizzando l’orientamento e i materiali già in fase di concept. Alcuni software AI-driven permettono di esplorare decine di varianti progettuali in pochi minuti, lasciando all’architetto il compito di scegliere la soluzione migliore. -
Costruzione
In cantiere, l’IA migliora il coordinamento delle attività grazie all’analisi predittiva, all’ottimizzazione dei processi e al monitoraggio in tempo reale.
Per esempio, droni e videocamere intelligenti, combinati con algoritmi di visione artificiale, possono identificare deviazioni rispetto al modello BIM, rilevare ritardi o segnalare situazioni di rischio per la sicurezza. I modelli predittivi aiutano anche nella gestione delle risorse (manodopera, materiali, macchinari), evitando sprechi e riducendo i costi. -
Gestione dell’edificio (Facility Management)
Una volta completata l’opera, l’IA continua a fornire valore attraverso sistemi di gestione smart. I sensori IoT integrati con algoritmi intelligenti permettono il monitoraggio continuo dei consumi energetici, della qualità dell’aria e dell’occupazione degli spazi.
In ambito BIM, questo significa avere un digital twin sempre aggiornato, capace di “dialogare” con i gestori e suggerire azioni di manutenzione preventiva o ottimizzazione degli impianti. -
Fine vita e dismissione
Anche la fase finale può beneficiare dell’IA, spesso sottovalutata nei cicli di progettazione. Attraverso modelli intelligenti, è possibile pianificare la demolizione in modo efficiente, minimizzando l’impatto ambientale e massimizzando il recupero di materiali riutilizzabili. L’integrazione con i dati BIM consente di sapere esattamente “cosa” è stato costruito e “dove”, facilitando la selezione dei materiali da smaltire o riciclare.
Come si può notare, dunque, il rapporto tra BIM e AI consente di gestire in modo innovativo anche appalti complessi che riguardano grandi opere architettoniche, monitorando in tempo reale la disponibilità e l’utilizzo di risorse, come materiali e manodopera.
Uno sguardo critico al futuro BIM e AI
Nonostante le potenzialità trasformative dell’Intelligenza Artificiale nel BIM, è importante mantenere uno sguardo critico sui limiti attuali di queste tecnologie. I modelli di IA, infatti, si basano sull’elaborazione di grandi quantità di dati, ma più dati non significa automaticamente migliori decisioni.
Uno dei principali ostacoli è la privacy: in edifici smart, ad esempio, vengono raccolti dati sensibili sugli utenti, che devono essere protetti e gestiti secondo normative precise. Altro nodo è rappresentato dai bias nei dati: se i dataset di addestramento non sono abbastanza diversificati, i modelli rischiano di produrre risultati distorti o discriminatori.
Infine, l’affidabilità delle previsioni non è sempre garantita. Un algoritmo che stima il comfort termico di un edificio, ad esempio, potrebbe fornire indicazioni fuorvianti se i dati raccolti non tengono conto della varietà di utenti, climi o materiali impiegati.
L’IA è uno strumento potente, ma non infallibile: richiede supervisione, trasparenza e un uso responsabile. Il ruolo umano – quello del progettista, del BIM Manager e del BIM Coordinator, per intenderci – resta quindi essenziale per interpretare i dati, validare i risultati e prendere decisioni davvero consapevoli.
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