Машинне навчання як інструмент підвищення ефективності проектування інформаційних моделей

Abstract

У роботі досліджено способи впровадження алгоритмів машинного навчання (ML) в BIM-проекти для оптимізації проектних рішень. Визначено задачі, які ефективно вирішуються за допомогою ML (класифікація елементів, оптимізація конструкцій, виявлення помилок). Проведено аналіз програмних середовищ Dynamo і Grasshopper щодо їх інтеграції з ML. Обґрунтовано вибір оптимальних алгоритмів і програмних рішень. Результати підтвердили доцільність та ефективність застосування ML у проектуванні конструкцій із застосуванням BIM-технологій.

The paper investigates ways to implement machine learning (ML) algorithms in BIM projects to optimize design solutions. The tasks that can be effectively solved with the help of ML (classification of elements, optimization of structures, error detection) are identified. The software environments Dynamo and Grasshopper are analyzed for their integration with ML. The choice of optimal algorithms and software solutions is substantiated. The results confirmed the feasibility and effectiveness of ML in the design of structures using BIM technologies.