Oggigiorno la digitalizzazione può essere considerata un concetto chiave in innumerevoli ambiti. Concentrandoci sul settore dell’edilizia, in particolare sulla pianificazione, il valore aggiunto che essa comporta – pure nelle fasi di realizzazione e gestione – è tangibile lungo l’intero ciclo di vita dell’opera costruita. Oltre a ciò, la trasformazione digitale spiana la strada alle possibili applicazioni dell’intelligenza artificiale al campo della progettazione, con gli innumerevoli vantaggi che essa comporta in termini di resa e performance.
Uno degli attori in questo ambito è AFRY, azienda di origine svedese, fondata nel 1895, che oggi, con i suoi 19’000 dipendenti, è leader europeo di portata globale nel settore dei servizi di ingegneria, progettazione e consulenza. In Svizzera, il Gruppo è rappresentato da AFRY Schweiz AG e dalle consorelle AFRY Management Consulting (Switzerland) AG e IFEC ingegneria SA.
AFRY ha sviluppato un approccio standard per l’applicazione del metodo BIM nel lavoro di ingegneria quotidiano, impiegato con successo nell’edilizia, nell’ingegneria civile e nei progetti energetici. Il Building Information Modeling (BIM) è alla base della più importante rivoluzione digitale del settore dell’edilizia. Concretamente si tratta di un sistema digitale della costruzione composto dal modello 3D integrato con i dati fisici, prestazionali e funzionali dell’edificio. Ciò consente di avere un modello dinamico, interdisciplinare e condiviso che contiene le informazioni sull’intero ciclo di vita dell’opera, dal progetto alla costruzione fino alla sua demolizione e dismissione.
A tale metodo corrisponde un nuovo modo di lavorare e collaborare. Se, di fatto, nella pianificazione e realizzazione classiche, i processi sono sequenziali, manuali e, di conseguenza, lenti, la pianificazione collaborativa su modello non solo li accelera e semplifica, ma fa anche sì che le eventuali criticità vengano identificate e possano quindi venir risolte in una fase precoce, con conseguente aumento dell’affidabilità del progetto.
Di questo innovativo approccio parliamo con l’architetto Francesco Pusterla, BIM Manager a capo del dipartimento di Virtual Design and Construction (VDC) di Afry, il quale si occupa appunto della creazione di modelli di progetto digitali di edifici e costruzioni.
Signor Pusterla, quali sono attualmente le possibili applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nella progettazione?
Quello che si sta delineando è che sempre più i dati dei progetti vengono digitalizzati in modo strutturato, le informazioni vengono cioè organizzate secondo standard e parametri uniformi. Ciò consente, tra le alte cose, di migliorare la comunicazione tra chi partecipa al progetto in questione e, allo stesso tempo, di coinvolgere dei modelli di IA, i quali possono interpretare meglio questi dati proprio per il fatto che essi sono digitali e strutturati. La situazione attuale – dal punto di vista tecnico – si caratterizza quindi per la convergenza tra la generazione di nuovi modelli di IA e la creazione di tutta questa serie di informazioni non più destinate ad essere interpretate unicamente dall’uomo ma che possono venir automaticamente valutate o rielaborate anche dai detti sistemi di IA.
Dal punto di vista pratico, cosa significa?
Quanto visto porta a diverse soluzioni, nelle quali i sistemi di IA possono venir integrati all’interno di processi che già si stavano sviluppando prima del loro avvento. Continuando con quanto detto, una cosa che facciamo è servirci dei dati digitali strutturati per creare dei cosiddetti “modelli BIM”, e cioè delle repliche digitali di progetti di edifici e costruzioni, che possiamo poi far analizzare da diversi sistemi di IA, così da poter disporre di vari elementi i quali consentono una valutazione dell’oggetto prima che esso venga costruito.
Ci faccia un esempio…
Possiamo, per esempio, sovrapporre il modello della parte architettonica a quello della parte impiantistica e vedere se ci sono delle interferenze, appunto, di sovrapposizione. Questa in realtà è una cosa che si fa già; l’elemento di novità sta piuttosto nell’accelerazione dell’automatizzazione, nel senso che ora, man mano che salviamo i file, ci viene in automatico segnalato se ci sono delle criticità tra una disciplina e un’altra. Per esempio se l’idraulico ha previsto di far passare un tubo ma l’architetto non ha disegnato un buco all’interno della parete interessata. Queste continue analisi di sovrapposizioni dei modelli – che si chiamano “clash detection” – generano migliaia di “clash” – sovrapposizioni – con le quali l’intelligenza artificiale continuamente si “arricchisce” e apprende sempre più quali rappresentano una vera criticità. Di conseguenza, quando, occupandoci di un progetto di questo tipo, ci troviamo confrontati alle numerose problematiche che vengono sollevate, per mezzo dell’IA – e dello storico dei dati di precedenti progetti di cui si compone – possiamo andare a verificare quali vanno effettivamente approfondite. Detto in altre parole, i sistemi di IA ci aiutano a navigare le migliaia di informazioni che vengono generate all’interno del tipo di analisi di cui stiamo parlando.
In quale altra situazione ciò si potrebbe applicare?
Ovviamente c’è anche una serie di analisi che possiamo fare quando l’edificio è già stato costruito. Per esempio, potremmo analizzare i dati del Wi-Fi (vedere quindi quanti utenti si collegano ogni giorno da una determinata parte dello stabile) per ottimizzare l’uso del riscaldamento. Questo si può fare verificando i dati del Wi-Fi e quelli delle temperature e poi sovrapponendoli per vedere se si stanno effettivamente riscaldando le parti dell’edificio che servono.
Ed è proprio in questo che risiede il vantaggio principale del metodo BIM, nella possibilità di prendere informazioni che appartengono a diversi ambiti del progetto, sovrapporle, per aiutarci poi nell’interpretazione di ciò che ne scaturisce. Una cosa che fino a qualche anno fa non avremmo nemmeno pensato di fare, trattandosi di migliaia di informazioni che sarebbe stato arduo confrontare manualmente.
Finora abbiamo parlato di sistemi che permettono di analizzare i dati, accanto ai quali ci sono però tutta una serie di sistemi generativi, generatori cioè di nuovi contenuti, che possono essere un’immagine, un progetto e simili. Cosa si può, per esempio, fare con un sistema di questo tipo?
In maniera generale si tratta di sistemi che danno la possibilità di creare diverse opzioni, tra le quali noi, come esseri umani, possiamo determinare la più adatta, in base alle necessità del committente, del progetto, ecc…
Per citare dei casi concreti, possiamo partire da un modello in 3D molto spoglio, che contiene soltanto le linee che delimitano i locali, e dire “dà alla casa l’aspetto di uno châlet di montagna” e poi magari, una volta viste queste prime proposte, “ora dalle un aspetto più moderno”.
A differenza di quanto già si fa con i rendering, con l’Intelligenza Artificiale ciò viene realizzato in automatico.
Se invece volessi trovare il layout più efficiente per distribuire l’impianto elettrico, il sistema mi darebbe diverse proposte, tra le quali poter scegliere la più indicata. Anche in questo caso, farlo in modo manuale richiederebbe evidentemente molto più tempo ed energie.
Con le innovazioni fin qui viste, com’è cambiata la maniera di progettare?
Prima dello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale generativa, avvenuto negli ultimi tre anni, era già in atto un processo di digitalizzazione della progettazione, che ha costituito un più radicale cambiamento del modo di lavorare rispetto a ciò che sta avvenendo ora con l’Intelligenza Artificiale. Per quel che riguarda i metodi di progettazione digitale che proponiamo, i quali forniscono informazioni aggiuntive, in tempo reale, l’intelligenza artificiale si posiziona in modo, diciamo, “ausiliario”, aiutando – come detto – ad analizzare ed interpretare la miriade di informazioni che vengono generate.
Una cosa che l’uomo difficilmente potrebbe fare…
Effettivamente oggi, in tanti ambiti, creiamo una moltitudine di informazioni che noi, come esseri umani, possiamo analizzare sono fino ad un certo punto. Potrei, per esempio, leggere tutta una serie di dati riguardanti i sensori della temperatura degli ultimi sei mesi ma molto difficilmente riuscirei a riconoscere dei pattern, identificare delle tendenze, arrivare a delle conclusioni. Ed è proprio qui che ci aiutano i sistemi di Intelligenza Artificiale, che possono processare tutti i dati e farne scaturire delle informazioni comprensibili all’essere umano.
In quali aspetti della progettazione l’uomo non può invece essere sostituito?
Nell’ambito della progettazione, l’IA aiuta nella creazione di alcune parti di un progetto, ma non è attualmente in grado, diciamo, di “tirare le linee”, di collegare tutto ciò che fa parte appunto, dell’atto di progettare un edificio, e cioè eseguire i disegni, preparare i preventivi, occuparsi degli impianti elettrici ecc. Nel nostro, come in altri campi, si tratta allo stato attuale di un sistema che aiuta il progettista a determinare le sue scelte – inserendosi in processi che già esistono permettendoci di migliorarli, automatizzarli, renderli più veloci – ma non le determina in modo proattivo.
Per creare un progetto resta poi fondamentale e assolutamente insostituibile l’interazione tra diverse persone, che si parlano, spiegano reciprocamente quello di cui hanno bisogno, creano contatti.
Un progettista attivo nella nostra realtà può già usare in modo indipendente gli strumenti di cui ci ha fin qui parlato?
Dei sistemi che possono essere utilizzati ci sono già. Molti sviluppatori li integrano all’interno dei loro software, per esempio Microsoft il cui sistema di intelligenza artificiale permette di creare in automatico le slide di PowerPoint, scrivere un file di Word o analizzare un file di Excel. Nell’ambito della progettazione, per esempio, molti dei software sia CAD che BIM iniziano ad aggiungere funzionalità di intelligenza artificiale. Questi sistemi possono essere usati pagando una licenza aggiuntiva rispetto al software.
Laddove il software non va a sviluppare specifici aspetti che interessano un utente, possiamo creare delle soluzioni di intelligenza artificiale interne. Per esemplificare, una soluzione creata ad hoc che noi stessi stiamo valutando di realizzare riguarda la formazione interna, nella quale ci occupiamo appunto di istruire che si avvicina all’utilizzo di questi software.
Me ne parli…
Quello che stiamo valutando è di far confluire tutta la documentazione di cui disponiamo relativa ai contenuti di formazione in una piattaforma di intelligenza artificiale in grado di analizzarla e fornire a chi sta facendo il training risposte specifiche e mirate attraverso un Chatbot sull’uso del nuovo software. Per mezzo di una tale piattaforma basata sulle nostre risorse, eviteremmo a chi segue i nostri training un dispendio di tempo e, dal canto nostro, che queste persone possano piuttosto ricevere delle risposte online non verificate da noi.
Ottimizzare le informazioni che produciamo e condividere la conoscenza e i materiali a nostra disposizione in modo strutturato è, più in generale, uno degli obiettivi che perseguiamo.
In che senso?
Anche al nostro interno miriamo a far confluire le informazioni di qualunque disciplina in uno specifico database, grazie al quale esse possano venir consultate in modo dinamico, come se si stesse parlando direttamente con l’esperto del settore in questione. E i sistemi di cui stiamo parlando ci permettono effettivamente di farlo.
In questi innovativi sistemi, individua anche dei rischi?
Da un lato, si tratta di sistemi che si sviluppano molto velocemente e riguardo alle cui novità dobbiamo regolarmente valutare se effettivamente apportano dei benefici nel nostro modo di operare. Dall’altro, con la continua automazione che questi sistemi comportano, esiste effettivamente il rischio che non sempre essi portino a risultati corretti. È importante attuare dei sistemi di verifica soprattutto quando facciamo delle automazioni di tanti dati.
Anche in questo caso le chiederei un esempio…
Quando utilizziamo un software di progettazione siamo “limitati” alle funzioni determinate dallo sviluppatore. Ora però esistono sistemi di IA cui ci si può rivolgere se serve una funzionalità che non era stata pensata. In risposta, il sistema sviluppa un codice che possiamo poi aggiungere al software per eseguire le azioni che ci servono ma non erano previste. Per esempio: in un modello di campus universitario voglio allargare di 5 cm tutte le porte: piuttosto che farlo manualmente, mi posso rivolgere all’IA che mi fornirà uno script da inserire all’interno del software per aggiungere questa funzione, da riutilizzare se serve in altri progetti. Trattandosi di una funzionalità che stiamo sperimentando, può però capitare che lo script fornito non sia corretto al primo tentativo e, nell’esempio, non modifichi tutte le porte. In questo caso bisogna informare l’IA dell’errore per permetterle di correggerlo; il sistema mi fornirà così uno o più nuovi codici, fin quando avrò verificato che la funzionalità richiesta si applichi in modo adeguato. Si tratta di sistemi che vanno allo stato attuale verificati. Al di là di ciò, è comunque interessante vedere come questi sistemi di IA ci permettano di interagire con i software in modo più intuitivo e di uscire dagli strumenti più tradizionali, iniziando a crearne di nuovi.
Intervista all’Architetto Francesco Pusterla, BIM Manager
a capo del dipartimento di Virtual Design and Construction (VDC) di Afry
a cura di Alessandra Ostini Sutto