От геометрии к интеллекту: Автоматизация проектирования зданий

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет автоматически преобразовывать базовые геометрические модели в информационные и энергетические модели зданий, открывая возможности для интеллектуального проектирования.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Точность энергетического моделирования при переходе от дискретизированной модели (DM) к гранично-элементной модели (BEM) была протестирована на наборе данных 1, демонстрируя надежность численных методов в оценке энергетических характеристик системы.

Представлен полностью автоматизированный конвейер DM-BIM-BEM, преобразующий B-rep модели в графовые модели знаний для повышения эффективности и совместимости проектирования.

Несмотря на растущую роль искусственного интеллекта в строительстве, ранние этапы проектирования зданий часто представлены неструктурированными геометрическими моделями, лишенными семантической и функциональной информации. В данной работе, посвященной разработке автоматизированного конвейера DM-BIM-BEM для обеспечения графоцентричного интеллекта, совместимости и проектно-ориентированного анализа, предложен метод автоматической трансформации неструктурированной геометрии в информационные модели зданий (BIM) на основе графов знаний и далее — в исполнимые энергетические модели. Данный подход позволяет интегрировать автоматическую очистку геометрии, алгоритмы генерации пространств, извлечение топологии и онтологическое моделирование, обеспечивая обратимое преобразование между BIM и моделями EnergyPlus. Открывает ли это новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных к автоматизированному проектированию и оптимизации зданий на ранних стадиях?

От геометрии к пониманию: Преодоление данных в архитектуре

Традиционные методы проектирования зданий часто опираются на модели граничного представления (Boundary Representation Models), что приводит к созданию разрозненных хранилищ данных и затрудняет их совместное использование. Вместо целостного представления, информация о геометрии, материалах и других ключевых параметрах здания хранится в отдельных, не связанных между собой форматах. Это создает значительные препятствия для эффективного обмена данными между различными участниками проекта — архитекторами, инженерами, строителями и энергетическими консультантами. В результате, интеграция данных требует ручного ввода и преобразования, что увеличивает вероятность ошибок и замедляет процесс проектирования и строительства. Подобная фрагментация данных существенно ограничивает возможности применения современных технологий, таких как автоматизированный анализ и искусственный интеллект, для оптимизации характеристик здания на протяжении всего его жизненного цикла.

Преобразование данных между проектными, информационными и энергетическими моделями зданий, осуществляемое вручную, представляет собой трудоемкий и подверженный ошибкам процесс. Эта ручная работа не только отнимает ценное время у специалистов, но и создает риск внесения неточностей, влияющих на дальнейший анализ и оптимизацию. Ограниченность автоматизации в данном звене существенно сдерживает возможности применения передовых аналитических инструментов и алгоритмов искусственного интеллекта, которые могли бы значительно повысить эффективность проектирования, строительства и эксплуатации зданий на протяжении всего жизненного цикла. В результате, потенциал для автоматизированного поиска оптимальных решений и повышения энергоэффективности зданий остается нереализованным.

Разрозненность рабочих процессов в проектировании и эксплуатации зданий существенно ограничивает возможности применения передовых аналитических инструментов и искусственного интеллекта на протяжении всего жизненного цикла строения. Отсутствие бесшовной интеграции между различными моделями — от геометрических до информационных и энергетических — препятствует автоматизированному анализу данных и выявлению скрытых закономерностей, необходимых для оптимизации энергоэффективности, повышения комфорта и снижения эксплуатационных расходов. В результате, потенциал для предиктивного обслуживания, адаптивного управления и создания действительно “умных” зданий остается нереализованным, поскольку алгоритмы машинного обучения и методы анализа больших данных не могут эффективно работать с фрагментированными и неструктурированными данными. Это приводит к принятию решений, основанных на устаревшей информации или субъективных оценках, вместо объективного анализа и оптимизации на основе данных.

Представленный фреймворк трансформации состоит из независимых модулей, замену которых можно производить в соответствии с документацией API проекта.

Автоматизированная трансформация: Бесшовный поток данных

В основе нашей системы лежит автоматизированная трансформация данных из формата DM (Data Model) в BIM (Building Information Model) и далее в BEM (Building Energy Model), обеспечивающая непрерывный поток информации от начального этапа проектирования до детального энергетического анализа. В ходе тестирования на различных наборах данных, процесс продемонстрировал 100% успешность обработки, что гарантирует отсутствие потерь или искажений информации при переходе между этапами. Данный подход позволяет автоматизировать рутинные операции, снизить вероятность ошибок и ускорить процесс получения результатов энергетического моделирования.

В основе автоматизированного процесса преобразования данных лежит многоэтапная методология, включающая классификацию граней (Face Classification) и очистку данных (Data Cleansing). Классификация граней позволяет идентифицировать и категоризировать отдельные элементы геометрии модели, что необходимо для последующего анализа и преобразования. Очистка данных, в свою очередь, направлена на устранение ошибок, несоответствий и дубликатов, возникающих при импорте или создании моделей. Данный этап включает в себя проверку геометрической целостности, удаление нерелевантных объектов и корректировку топологических ошибок, что обеспечивает высокое качество и согласованность данных на всех последующих этапах обработки.

Процесс автоматизированного преобразования данных включает в себя генерацию границ помещений первого и второго уровней, что позволяет точно определить пространства здания и их взаимосвязи. Для оценки точности топологии, связанной с этими пространствами, используется метрика nGED, по результатам которой достигнута точность 0.871. Генерация границ первого уровня определяет основные помещения, а второго — детализирует их внутреннюю структуру и связи между отдельными элементами, обеспечивая комплексное представление о пространстве здания для последующего анализа.

Методы ASG описывают построение связей между элементами с учетом их поверхностей, разделение сети соединений для вычисления огибающей, определение топологии и пространственных отношений с помощью BTG, формирование веретенообразной структуры пространств, рекурсивное деление с использованием CCR и булево представление расположения потолков и оснований.

Графы знаний: Кодирование интеллекта здания

Преобразованные данные о здании представляются в виде графа знаний, который явно кодирует информацию о помещениях, элементах и их взаимосвязях для последующей интерпретации алгоритмами искусственного интеллекта. В этом представлении каждый объект здания (например, стена, окно, помещение) моделируется как узел графа, а связи между ними (например, «содержит», «связан с», «поддерживает») — как ребра. Такая структура позволяет не только хранить данные о здании, но и устанавливать логические связи между его компонентами, что необходимо для автоматизированного анализа и принятия решений.

Представление данных о здании в виде графа, основанного на схеме IFC (Industry Foundation Classes), позволяет выполнять логические выводы и анализ, касающиеся эксплуатационных характеристик и вариантов проектирования. Схема IFC обеспечивает стандартизированную структуру данных, описывающую строительные элементы и их взаимосвязи, что позволяет алгоритмам искусственного интеллекта понимать семантику модели здания. Это обеспечивает возможность автоматизированного анализа, например, оценки энергоэффективности, выявления потенциальных проблем с обслуживанием или оптимизации планировки помещений, путем логического вывода на основе взаимосвязей между элементами и их свойствами, закодированными в графе знаний.

Для обеспечения надежности и точности построения базы знаний, используемой в графах знаний, применяются специализированные методы, такие как построение графа топологии здания (Building Topology Graph) и графа факторов видимости (View Factor Graph). Граф топологии здания моделирует пространственные связи между помещениями и элементами, определяя их геометрическую конфигурацию и доступность. Граф факторов видимости, в свою очередь, рассчитывает степень взаимной видимости между поверхностями и элементами, что критически важно для анализа освещенности, теплообмена и других параметров, зависящих от обзора. Комбинированное использование этих методов позволяет создать детализированное и точное представление здания, пригодное для последующего анализа и оптимизации с использованием алгоритмов искусственного интеллекта.

Пространственная сеть представлена в виде графа, состоящего из элементов SPACE и VOID.

Искусственный интеллект в оптимизации и потенциал будущего

Граф знаний играет ключевую роль в применении графовых нейронных сетей для прогнозирования и анализа эффективности строительных конструкций. Этот подход позволяет выявлять наиболее уязвимые и требующие оптимизации элементы здания, что существенно повышает точность оценки его энергетической производительности. В частности, графовая структура данных позволяет учитывать сложные взаимосвязи между различными компонентами здания — от материалов стен и окон до систем отопления и вентиляции. Анализ этих взаимосвязей с помощью графовых нейронных сетей позволяет не только предсказывать общую энергоэффективность, но и точно определять, какие именно изменения в конструкции или эксплуатации принесут наибольший эффект в снижении энергопотребления и повышении комфорта.

Современные большие языковые модели, используя структуру графа знаний, способны генерировать предложения по оптимизации архитектурных решений и автоматизировать рутинные задачи проектирования. Этот подход позволяет значительно ускорить процесс разработки, предлагая альтернативные варианты планировки, подбирая оптимальные материалы и оценивая их влияние на энергоэффективность здания. Модели анализируют взаимосвязи между различными элементами проекта, представленные в графе, и на основе этого формируют рекомендации, которые могут быть использованы архитекторами и инженерами для создания более эффективных и устойчивых зданий. Автоматизация задач, таких как генерация чертежей или расчеты освещенности, высвобождает время специалистов для более творческой и сложной работы, что в конечном итоге повышает качество проектирования и снижает затраты.

Разработанный комплексный подход к оптимизации энергетической эффективности зданий включает в себя интеграцию с платформами Moosas и использованием программного обеспечения EnergyPlus для точного моделирования и валидации энергопотребления. Результаты демонстрируют высокую степень соответствия между расчетными и фактическими данными: коэффициент детерминации $R^2$ составляет 0.946 для отопления и 0.987 для охлаждения, а среднеквадратичная ошибка $RMSE$ составляет всего 0.51 кВт⋅ч/м² для отопления и 0.50 кВт⋅ч/м² для охлаждения. Такая точность подтверждает надежность предложенной методологии и ее потенциал для существенного снижения энергозатрат в строительной отрасли, позволяя создавать более устойчивые и экономичные здания.

Представленная схема демонстрирует интеграцию разработанного фреймворка в программную среду Moosas+SketchUp, визуализируя как процесс преобразования данных, так и общую структуру объединенного программного обеспечения.

Представленная работа демонстрирует элегантность подхода к преобразованию данных, переводя неструктурированные B-rep модели в структурированные знания. Автоматизация этого процесса, создание графа знаний, лежащего в основе BIM и BEM, — это не просто техническое достижение, но и свидетельство глубокого понимания принципов гармонии между формой и функцией. Как говорил Сёрен Кьеркегор: «Жизнь — это не задача, которую нужно решить, а реальность, которую нужно испытать». Аналогично, данная система позволяет не просто решать задачу моделирования, но и по-настоящему исследовать возможности дизайна, открывая путь к интеллектуальным и эффективным решениям в области строительства и энергетики. Автоматизация рабочих процессов, особенно в ранних стадиях проектирования, способствует созданию более последовательных и долговечных систем.

Куда же это всё ведёт?

Представленный подход, стремясь к автоматизации перехода от бесформенной геометрии к осмысленным моделям здания, открывает заманчивые перспективы. Однако, элегантность автоматизации не должна затмевать осознание её границ. Преобразование в графы знаний — это лишь первый шаг; истинная ценность кроется в способности этих графов к самообучению и адаптации. Пока же, каждый интерфейс звучит, если настроен с вниманием, а не просто скомпилирован из алгоритмов. Недостаточно просто создать модель; необходимо, чтобы она говорила.

Особую озабоченность вызывает проблема интерпретации неоднозначности в исходных данных. Архитектурный замысел редко бывает выражен в строгих математических терминах; в нём всегда присутствует доля субъективности и творческой небрежности. Автоматизированный процесс, стремясь к безупречной точности, рискует потерять эту самую суть, превратив здание в бездушную конструкцию. Плохой дизайн кричит, хороший шепчет, и автоматизация должна научиться слышать это различие.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на интеграции методов машинного обучения, способных к распознаванию паттернов и пониманию контекста. Необходимо разработать системы, способные не просто генерировать варианты дизайна, но и оценивать их с точки зрения эстетики, функциональности и энергоэффективности. Задача не в том, чтобы заменить архитектора, а в том, чтобы предоставить ему инструменты, позволяющие раскрыть весь потенциал его замысла.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.16813.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-27 03:31