Inteligência Artificial e Machine Learning em edificações

mapeamento das lacunas de conhecimento na integração com BIM

Resumo

A complexidade inerente a projetos de edificações, marcada por múltiplas variáveis e desafios, demanda o uso de ferramentas computacionais para otimizar a tomada de decisões. O BIM consolida-se como essencial para gerenciar dados durante todo o ciclo de vida dos projetos, mas suas limitações motivaram a integração com tecnologias emergentes como Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML), visando aprimorar processos na construção de edificações. Este artigo realiza uma revisão sistemática da literatura, analisando 107 publicações e identificando lacunas de conhecimento nessa integração. A análise, baseada numa adaptação do protocolo PICO, revelou grande concentração de estudos em fases iniciais do ciclo de vida, com ênfase em eficiência energética e modelagem BIM. Redes Neurais e Algoritmos Generativos destacaram-se como as principais intervenções aplicadas, demonstrando eficiência na otimização de projetos e automatização de tarefas repetitivas. Mesmo com grande volume de estudos investigando essa integração, algumas lacunas foram identificadas, como a subutilização de tecnologias emergentes como Algoritmos Genéticos e GANs e a baixa ocorrência de estudos em fases pós-ocupacionais da edificação. Recomenda-se, para estudos futuros, explorar essas opções pouco estudadas e adaptar pesquisas já feitas em escalas ampliadas e contextos regionais diversificados.