Детальная информация

Актуальность работы: на данный момент текстовые атрибутивные требования переводятся вручную с помощью специализированных программ в формат IDS. IDS применяется в качестве файла конфигурации для проверки IFC модели. Здесь IDS обеспечивает автоматизированный анализ или оценку как самой структуры информации (как организованы данные о здании), так и её содержания (какие конкретные данные о здании представлены в информационной модели).  Необходимо автоматизировать перевод текстовых атрибутивных требований в машиночитаемый формат IDS для сокращения времени на процесс ручного перевода требований, загрузки и атрибутивной проверки IFC моделей.  В условиях цифровой трансформации строительной отрасли и развития технологий, таких как искусственный интеллект и нейросети, возникает потребность в решении, способном эффективно обрабатывать большие объемы данных и минимизировать ошибки при интерпретации требований [1]. Также тема работы связана со стратегией научно-технологического развития РФ в части разработки методов и алгоритмов для автоматической генерации BIM-моделей на основе данных о строительных проектах.  Задачи работы: 1. Провести литературный обзор: теоретические аспекты формата IFC, теоретические аспекты стандарта IDS, обзор существующих языковых моделей, обзор методов машинного обучения, выводы литературного обзора. 2. Разработать прототип: выбор языковой модели, описание модели, описание процесса подготовки данных для дообучения модели, дообучение модели, описание процесса переноса и запуска модели локально, интерпретация результатов дообучения. 3. Рассчитать экономическую эффективность: введение в экономическую эффективность, расчет затрат на внедрение, расчет капитальных затрат, расчет эксплуатационных затрат, снижение затрат рабочего времени, оценка эффективности внедрения, риски проекта, анализ рынка. 4. Сформулировать выводы: описание текущих результатов проекта. Практическая значимость работы: с 1 июля 2024 года все новые проекты в жилищном строительстве обязаны реализовываться с технологиями информационного моделирования, куда входит разработка IFC моделей, а с 1 января 2025 года — это же требование распространяется на все девелоперские проекты в области долевого строительства [2]. В этих условиях разработанная языковая модель перевода текстовых атрибутивных требований в формат IDS для автоматизации атрибутивной проверки IFC моделей охватит всю сферу строительства, которая будет использовать технологии информационного моделирования.  Объектом исследований является процесс автоматизации перевода текстовых атрибутивных требований к моделям IFC в машиночитаемый вид с использованием современных нейросетевых технологий. Новизна планируемых результатов заключается в создании инновационного решения для автоматизации этого процесса, что позволит значительно ускорить и улучшить качество атрибутивной проверки IFC моделей.

Relevance of the work: currently, textual attribute requirements are manually translated using specialized software into the IDS format. IDS is used as a configuration file for validating IFC models. Here, IDS enables automated analysis or evaluation of both the structure of the information (how building data is organized) and its content (what specific building data is represented in the information model).  It is necessary to automate the translation of textual attribute requirements into the machine-readable IDS format to reduce the time spent on the manual translation of requirements, loading, and attribute validation of IFC models.  In the context of the digital transformation of the construction industry and the development of technologies such as artificial intelligence and neural networks, there is a need for a solution capable of efficiently processing large volumes of data and minimizing errors in the interpretation of requirements [1]. The topic of the work is also related to the strategy of scientific and technological development of the Russian Federation in terms of developing methods and algorithms for the automatic generation of BIM models based on data about construction projects.  Tasks of the work:  1. Conduct a literature review: theoretical aspects of the IFC format, theoretical aspects of the IDS standard, overview of existing language models, review of machine learning methods, conclusions of the literature review. 2. Develop a prototype: selection of a language model, model description, description of the data preparation process for model fine-tuning, fine-tuning the model, description of the process of transferring and launching the model locally, interpretation of fine-tuning results. 3. Calculate economic efficiency: introduction to economic efficiency, calculation of implementation costs, calculation of capital expenditures, calculation of operational costs, reduction of labor time costs, evaluation of implementation efficiency, project risks, market analysis. 4. Formulate conclusions: description of the current project results.  Practical significance of the work: starting from July 1, 2024, all new projects in residential construction must be implemented using Building Information Modeling (BIM) technologies, which includes the development of IFC models, and from January 1, 2025, the same requirement will apply to all developer projects in shared construction [2]. In these conditions, the developed language model for translating textual attribute requirements into the IDS format for automating attribute validation of IFC models will cover the entire construction sector that will use BIM technologies.  The object of research is the process of automating the translation of textual attribute requirements for IFC models into a machine-readable format using modern neural network technologies. The novelty of the planned results lies in the creation of an innovative solution for automating this process, which will significantly accelerate and improve the quality of attribute validation of IFC models.