Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2025

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Przegląd nowoczesnych technologii cyfrowych dla zrównoważonych budynków: integracja BIM, Digital Twin i odnawialnych źródeł energii

Stefańska Anna, Kurcjusz Małgorzata

Inżynieria i Budownictwo

2025

R. 81, nr 5

617--622

W obliczu rosnących wymagań polskich i unijnych dotyczących neutralności klimatycznej rola technologii cyfrowych w projektowaniu i eksploatacji budynków zyskuje strategiczne znaczenie. Artykuł przedstawia zintegrowane zastosowanie Building Information Modelling (BIM) i koncepcji Digital Twin w kontekście doboru, modelowania i optymalizacji odnawialnych źródeł energii (OZE) w obiektach architektonicznych. Analiza obejmuje: 1) kluczowe narzędzia i formaty wymiany danych, 2) możliwości symulacji dynamicznych zużycia i produkcji energii, 3) wpływ cyfrowych bliźniaków na predykcyjne zarządzanie instalacjami PV, pompami ciepła i mikroturbinami wiatrowymi. Studium przypadku ilustruje potencjał redukcji emisji CO2 o 32% w ciągu pięciu lat dzięki integracji BIM i Digital Twin. Wyniki wskazują, że synergiczne wykorzystanie obu technologii skraca czas analizy wariantów OZE o połowę oraz zwiększa dokładność prognozy produkcji energii o 15%. Autorki podsumowują rekomendacje dla projektantów, inwestorów i badaczy, podkreślając potrzebę interoperacyjności narzędzi i standaryzacji danych energetycznych.

In the face of increasing Polish and EU requirements for climate neutrality, the role of digital technologies in the design and operation of buildings is gaining strategic importance. This paper presents the integrated use of Building Information Modelling (BIM) and the Digital Twin concept in the context of selecting, modelling, and optimizing renewable energy sources (RES) in architectural structures. The analysis covers: (1) key tools and data exchange formats, (2) capabilities for dynamic simulations of energy consumption and production, and (3) the impact of digital twins on predictive management of PV installations, heat pumps, and micro wind turbines. A case study demonstrates the potential for a 32% reduction in CO2 emissions over five years through the integration of BIM and Digital Twin. The results indicate that the synergistic use of both technologies reduces the time required for RES scenario analysis by half and increases the accuracy of energy production forecasts by 15%. The paper concludes with recommendations for designers, investors, and researchers, emphasizing the need for tool interoperability and standardization of energy data.

Transformative integration of Artificial Intelligence in architectural design

Kurcjusz Małgorzata, Stefańska Anna

Architectus

2025

Nr 1 (81)

89--99

The introduction of Artificial Intelligence (AI) into architectural design is transforming traditional practices. This paper presents the typological applications of AI in architecture, focusing on its contributions to conceptual design, performance optimization, and sustainability, highlighting its transformative impact on workflows in the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) sector. The aim of the authors of the paper was to categorize and analyse the hierarchical applications of AI in architectural design. The primary objective - to evaluate AI’s roles in fostering creativity, enhancing efficiency, and supporting sustainable practices. Methodologically, the research incorporates a comprehensive review of typological classifications, experimental validations, and case study analyses. By synthesizing findings from recent literature and real-world implementations, the paper assesses both the potentials and limitations of AI across various stages of architectural design. The results of the study indicate a typological hierarchy of AI applications in architectural design, revealing its multifaceted contributions. In conceptual design, AI-driven generative tools empower architects to explore vast design spaces, enabling the creation of innovative and diverse solutions. In performance optimization, AI demonstrates significant efficiency gains by reducing design iteration times, minimizing material waste, and enhancing energy efficiency through advanced simulations. For sustainability, AI’s predictive analytics facilitate informed decisions on material selection and compliance with environmental standards, supporting the achievement of green building certifications. However, these advancements come with challenges, including a dependency on high-quality data, ethical concerns regarding decision accountability, and the demand for specialized expertise. Based on the results, it can be concluded that AI enhances creativity, precision, and sustainability in architecture, but its successful integration requires a collaborative human-AI approach, supported by robust ethical frameworks and ongoing skill development.

Wprowadzenie sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence – AI) do projektowania architektonicznego zmienia tradycyjne praktyki. W artykule przedstawiono typologiczne zastosowania AI w architekturze, koncentrując się na jej wkładzie w projektowanie koncepcyjne, optymalizację wydajności oraz zrównoważony rozwój, podkreślając jej transformacyjny wpływ na procesy w sektorze architektury, inżynierii i budownictwa (AEC). Celem autorek pracy było sklasyfikowanie i analiza hierarchicznych zastosowań AI w projektowaniu architektonicznym. Głównym zamierzeniem – ocena roli AI w rozwijaniu kreatywności, zwiększaniu efektywności i wspieraniu praktyk zrównoważonego rozwoju. Metodologicznie badanie oparto na kompleksowym przeglądzie klasyfikacji typologicznych, walidacji eksperymentalnych oraz analizach studiów przypadków. Synteza wyników z najnowszej literatury przedmiotu i rzeczywistych implementacji pozwala na ocenę potencjału i ograniczeń AI na różnych etapach projektowania architektonicznego. Wyniki badania wskazują na hierarchię typologiczną zastosowań AI w projektowaniu architektonicznym, ukazując jej wielowymiarowy wkład. W projektowaniu koncepcyjnym narzędzia generatywne napędzane AI umożliwiają architektom eksplorację rozległych przestrzeni projektowych, pozwalając na tworzenie innowacyjnych i różnorodnych rozwiązań. W zakresie optymalizacji wydajności AI wykazuje znaczną poprawę efektyw¬ności poprzez redukcję czasu iteracji projektowych, minimalizację marnotrawstwa materiałów oraz poprawę efektywności energetycznej dzięki zaawansowanym symulacjom. W dziedzinie zrównoważonego rozwoju analityka predykcyjna AI wspiera podejmowanie świadomych decyzji dotyczących wyboru materiałów oraz zgodności ze standardami ekologicznymi, przyczyniając się do uzyskania certyfikatów zielonego budownictwa. Mimo tych postępów wyzwaniami pozostają zależność od wysokiej jakości danych, kwestie etyczne związane z odpowiedzialnością za decyzje oraz potrzeba specjalistycznych kompetencji. Na podstawie otrzymanych wyników można stwierdzić, że AI wzmacnia kreatywność, precyzję i zrównoważony rozwój w architekturze, ale jej skuteczna integracja wymaga współpracy człowieka i AI, wspieranej przez solidne ramy etyczne oraz rozwój kompetencji.