Przegląd możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w modelowaniu BIM

• Autorzy: Zima Krzysztof , Wieczorek Damian

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0054.4883

Warianty tytułu

EN

An overview of the possibilities of using artificial intelligence in BIM modeling

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Dokonując przeglądu stanu wiedzy nt. modelowania informacji o budynku – BIM (ang. Building Information Modelling) można zauważyć, że technologia BIM nie poczyniła ostatnio znacznych postępów, ponieważ sztuczna inteligencja – AI (ang. Artificial Intelligence) nie jest jeszcze w pełni wykorzystana. Celem niniejszego artykułu jest zaprezentowanie możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji – AI w modelowaniu BIM. Autorzy dokonali analizy trendów rozwoju sztucznej inteligencji, która jest obecnie wykorzystywana w modelowaniu BIM. W artykule przedstawiono również możliwości wykorzystania AI powiązanej z modelem BIM, a także omówiono wybrane przykłady wspomagania modelowania informacji o budynku z wykorzystaniem głównych czterech grup wybranych technik AI.

EN

When reviewing the state of knowledge on building information modeling (BIM), it can be noted that BIM technology has not made significant progress recently because artificial intelligence (AI) has not been fully used. The purpose of this article is to present the possibilities of using artificial intelligence – AI in BIM modeling. The authors analyzed the trends in the development of artificial intelligence, which is currently used in BIM modeling. The article also presents the possibilities of using AI related to the BIM model, and discusses selected examples of supporting building information modeling using the main four groups of selected AI techniques.

Słowa kluczowe

PL

BIM; modelowanie informacji o budynku; sztuczna inteligencja; SI; inteligencja roju; sieć neuronowa; wizja komputerowa

EN

BIM; building information modelling; artificial intelligence; AI; swarm intelligence; neural netwok; computer vision

• Wydawca: Fundacja Polskiego Związku Inżynierów i Techników Budownictwa
• Czasopismo: Przegląd Budowlany
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 95, nr 3
• Strony: 59--65
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., il.

Twórcy

autor

Zima Krzysztof

• Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska

• https://orcid.org/0000-0001-5563-5482

autor

Wieczorek Damian

• Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska

• https://orcid.org/0000-0002-3191-2438

Bibliografia

• [1] Zhang F., Chan A. P. C., Darko A., Chen Z., Li D., Integrated applications of building information modeling and artificial intelligence techniques in the AEC/FM industry, Automation in Construction, 7/2022, str. 104289
• [2] Borkowski A. S., Michałkiewicz A., Technologia BIM w procesie realizacji inwestycji budowlanych: studia przypadków firmy SXD Polska, Builder 2/2022, str. 24-29
• [3] Szarata A., Nowoczesne technologie w budownictwie LiDAR, BIM, GIS, AI – wybrane zagadnienia, Przegląd Budowlany 3-4/2022, str. 64-69
• [4] Zima K., Mitera-Kiełbasa E., Employer’s Information Requirements: A Case Study Implementation of BIM on the Example of Selected Construction Projects in Poland, Applied Science 11/2021, str. 10587
• [5] Okudan O., Budayan C., Dikmen I., A knowledge-based risk management tool for construction projects using case-based reasoning, Expert Systems with Applications 173, 2021, str. 114776
• [6] Zou Y., Kiviniemi A., Jones S.W., Retrieving similar cases for construction project risk management using Natural Language Processing techniques, Automation in Construction 80, 2017, str. 66-76
• [7] Zima K., Biel S., The Concept of Method of Detecting and Analyzing Construction Defects in Residential Buildings, Archives of Civil Engineering 65, 2019, str. 81-95
• [8] Brezočnik L., Fister I. Jr., Podgorelec V., Swarm intelligence algorithms for feature selection: a review, Applied Sciences 8(9), 2018, str. 1521
• [9] Lien L.C., Cheng M.Y., A hybrid swarm intelligence based particle-bee algorithm for construction site layout optimization, Expert systems with applications 39(10)2012, str. 9642-9650
• [10] Hou L., Zhao C., Wu C., Moon S., Wang X., Discrete firefly algorithm for scaffolding construction scheduling. Journal of Computing in Civil Engineering 31(3)2017, str. 04016064
• [11] Wang J., Zhang X., Shou W., Wang X., Xu B., Kim M.J., Wu P., A BIM-based approach for automated tower crane layout planning, Automation in Construction 59, 2015, str. 168-178
• [12] Leśniak A., Wspomaganie decyzji wykonawcy budowlanego z zastosowaniem sztucznej inteligencji, Journal of Civil Engineering, Environment and Architecture, t. XXXIII, z. 63 (1/I/16), 2016, str. 189-196
• [13] Huang M. Q., Ninić J., Zhang Q.B., BIM, machine learning and computer vision techniques in underground construction: Current status and future perspectives, Tunnelling and Underground Space Technology 108, 2021, str. 103677
• [14] Paneru S., Jeelani I., Computer vision applications in construction: Current state, opportunities & challenges, Automation in Construction 132, 2021, str. 103940
• [15] Liang H., Seo S., Automatic Detection of Construction Workers’ Helmet Wear Based on Lightweight Deep Learning, Applied Sciences 12/2022, str. 10369
• [16] Ma J. W., Czerniawski T., Leite F., Semantic segmentation of point clouds of building interiors with deep learning: Augmenting training datasets with synthetic BIM-based point clouds, Automation in Construction 113, 2020, str. 103144