MAPEAMENTO IFC AUTOMATIZADO POR IA EM NUVENS DE PONTOS PARA GESTÃO DE DANOS EM ATIVOS
Synopsis
Nos últimos anos, a aplicação de tecnologias voltadas para a gestão de ativos de infraestrutura tem sido impulsionado pela metodologia Building Information Modeling (BIM). Um exemplo é a convergência entre BIM e inteligência artificial (IA), que permite a geração automatizada de representações digitais, fundamentais para refletir o estado real de ativos. Nesse cenário, o uso de scanners a laser surge como alternativa eficiente aos métodos tradicionais, reduzindo custos e riscos operacionais. Porém, para bom uso do modelo digital do ativo, é necessário boas práticas da metodologia BIM em padronização da informação, como é o caso do formato de classes hierárquicas de informações do Industry Foundation Classes (IFC). Este artigo apresenta fluxo de trabalho para mapeamento automatizado de danos estruturais em IFC 4x3. Foram aplicados modelos de IA disponibilizados previamente para o reconhecimento automático de danos estruturais em nuvens de pontos. Os danos foram convertidos para malha contínua e exportados formatos 3D mapeados com padrão IFC 4.3 e adicionados a um modelo BIM, consolidando um fluxo de trabalho automatizado que mapeia danos para as entidades dos elementos. Esta abordagem estabelece um banco de dados semântico para Gêmeos Digitais, viabilizando a gestão de ativos com inventários precisos, necessário para a manutenção preditiva.
