La crescente complessità delle informazioni contenute nei modelli BIM rende infatti sempre più evidente la necessità di strumenti capaci di semplificarne la consultazione, soprattutto per gli utenti che non possiedono competenze tecniche specifiche, come facility manager, proprietari immobiliari e responsabili della gestione degli edifici. In questo scenario, i modelli linguistici basati sulla tecnologia GPT (Generative Pre-trained Transformer) offrono nuove opportunità, consentendo di interrogare il patrimonio informativo del BIM attraverso semplici domande formulate in linguaggio naturale.
L’obiettivo è permettere agli utenti di ottenere rapidamente le informazioni desiderate senza dover conoscere la struttura del modello digitale o utilizzare software specialistici. Un sistema di questo tipo potrebbe, ad esempio, interpretare una richiesta come “Dov’è il sistema di prelievo dell’aria di ricircolo?” e individuare automaticamente tutti gli elementi corrispondenti all’interno del modello BIM.
L’integrazione tra BIM e GPT presenta però alcune criticità tecniche. I modelli BIM sono generalmente costituiti da grandi quantità di dati organizzati in strutture complesse, spesso rappresentate attraverso file JSON. Trasferire integralmente queste informazioni a un modello linguistico sarebbe poco efficiente, oltre che oneroso dal punto di vista computazionale. Inoltre, un modello GPT, essendo addestrato prevalentemente su contenuti testuali, potrebbe non interpretare correttamente il significato tecnico dei singoli componenti presenti nel modello digitale.
Per superare queste limitazioni, i ricercatori stanno sperimentando un’architettura basata su due livelli di intelligenza artificiale. Il primo livello è affidato a GPT, che ha il compito di comprendere l’intenzione dell’utente traducendo la richiesta in un’istruzione strutturata. Il secondo livello è invece costituito da un’intelligenza artificiale specificamente addestrata per interagire con i modelli BIM, responsabile dell’interrogazione del database e del recupero accurato delle informazioni richieste. In questo modo vengono sfruttati i punti di forza di entrambe le tecnologie: la capacità di comprensione del linguaggio naturale di GPT e la precisione di un sistema progettato per operare sui dati tecnici del BIM.
Le prospettive offerte dall’intelligenza artificiale, tuttavia, vanno ben oltre la semplice consultazione del modello digitale. La gestione di un edificio comporta infatti l’utilizzo di un’enorme quantità di documentazione tecnica, manuali operativi, procedure di manutenzione e istruzioni che spesso risultano difficili da consultare in tempi rapidi. L’integrazione dell’AI con questi archivi documentali potrebbe rendere l’accesso alle informazioni molto più immediato ed efficiente.
Esiste però un ulteriore limite da considerare. I modelli GPT non vengono aggiornati in tempo reale e, di conseguenza, non possono conoscere automaticamente dati o documenti prodotti successivamente alla fase di addestramento. Aggiornare continuamente il modello con nuove informazioni sarebbe inoltre un’operazione complessa e costosa.
Per affrontare questa criticità stanno assumendo un ruolo sempre più importante tecnologie come gli embedding e i database vettoriali. Gli embedding consentono di trasformare documenti e testi in rappresentazioni matematiche sotto forma di vettori numerici, preservando le relazioni semantiche tra le informazioni contenute. I database vettoriali permettono quindi di effettuare ricerche estremamente rapide all’interno di queste rappresentazioni, individuando i contenuti più pertinenti rispetto alla domanda formulata dall’utente.
Applicata alla gestione degli edifici, questa tecnologia consente di convertire manuali, procedure operative e documentazione tecnica in dati facilmente interrogabili, archiviandoli in database vettoriali accessibili dall’intelligenza artificiale. Il risultato è un sistema capace di recuperare in pochi istanti informazioni aggiornate, contestualizzate e pertinenti, migliorando significativamente l’efficienza delle attività di gestione e manutenzione.
L’integrazione tra BIM, intelligenza artificiale generativa e tecnologie di ricerca semantica rappresenta dunque una delle frontiere più promettenti per il settore delle costruzioni. Rendere il patrimonio informativo degli edifici accessibile attraverso il linguaggio naturale significa non solo semplificare il lavoro degli operatori, ma anche valorizzare il potenziale dei dati digitali lungo l’intero ciclo di vita dell’opera, aprendo la strada a una gestione sempre più intelligente, efficiente e orientata alle esigenze degli utenti.
