Riprendo volentieri il tema delle potenziali applicazioni dell’Intelligenza Artificiale per la progettazione BIM.
Questo è il quarto articolo su questo tema: se ti interessa, puoi leggere anche:
- Progettazione BIM ed Intelligenza Artificiale
- Simulazione del traffico ed Intelligenza Artificiale
- Progettazione stradale BIM ed Intelligenza Artificiale
Bene, oggi tratterò in particolare di progettazione BIM per il ciclo integrato dell’acqua, un settore in cui Autodesk da qualche tempo sta proponendo una soluzione molto avanzata, acquisita nel 2021 da Innovyze e sempre più integrata con le altre soluzioni come Civil 3D.
Se vuoi saperne di più su questa nuova soluzione, puoi guardare qui il mio Webinar registrato di ottobre 2023. Soprattutto la seconda parte.
Per parlarti di progettazione BIM per il ciclo integrato dell’acqua ed Intelligenza Artificiale, utilizzerò i materiali dal nuovo Blog in lingua inglese One Water Blog, che ho scoperto, con piacere, da poco.
Un primo approfondimento riguarda InfoDrainage, uno dei moduli della nuova soluzione Autodesk per il ciclo dell’acqua che contiene lo strumento Machine Learning Deluge, che fornisce la migliore risposta al posizionamento degli strumenti di controllo delle acque piovane, come le vasche di laminazione.
Qui sotto un breve video di presentazione:
Grazie a questa tecnologia, si ottengono diversi vantaggi:
- Analisi del sito più rapida: lo strumento ML Deluge di InfoDrainage è in grado di analizzare e prevedere canalizzazioni e ristagni, consentendo un processo decisionale più informato nel processo di progettazione del drenaggio.
- Scalabilità: lo strumento gestisce in modo efficiente diverse scale di progetto, dal piccolo residenziale al grande commerciale.
- Stabilità del modello migliorata: gli algoritmi di apprendimento automatico non sono vulnerabili alle instabilità della modellazione idraulica poiché non vengono risolte equazioni per stabilire dove si trova l’acqua. ML Deluge si basa su modelli di individuazione che permettono un processo stabile, che garantisce agli utenti di individuare il miglior posizionamento possibile per gli strumenti di controllo delle acque piovane (SWC).
- Progettazione iterativa: lo strumento consente modifiche iterative, interattive e in tempo reale, incoraggiando gli utenti a apportare modifiche, ottenere un feedback immediato sulla mappa delle inondazioni, comprendere l’impatto e implementare miglioramenti alla progettazione.
Un secondo approfondimento riguarda la calibrazione dei modelli idrologici che utilizziamo per simulare il comportamento dell’acqua nelle reti di fognature e di drenaggio dell’acqua.
Si tratta di un compito molto difficile, come illustrato dall’immagine sottostante, perchè è molto difficile definire tutte le fonti
L’uso di modelli di Intelligenza Artificiale, nella sua versione di Machine Learning e/o Deep Learning, permette di ridurre notevolmente il costo della calibrazione dei modelli idrologici per le reti di fognature e di drenaggio dell’acqua.
Nel video sottostante, Mel Meng di Autodesk Canada ci mostra in che modo possiamo “addestrare” i modelli grazie ad una notevole mole di dati.
E qui mi fermo e lascio la parola agli ingegneri idraulici. 🙂
Bene, come puoi vedere le prime applicazioni di Intelligenza Artificiale sono arrivate anche nel campo del ciclo integrato dell’acqua.
Alla prossima!
Giovanni Perego
