Uso da Inteligência Artificial na arquitetura e engenharia [GA]

A capacidade transformadora da Inteligência Artificial (IA) no campo da Arquitetura, Engenharia, Construção e Operação (AECO) decorre de intensas evoluções recentes em dois vetores: a evolução de hardware e o desenvolvimento de novas arquiteturas e capacidades de IA. A Nvidia, por exemplo, acaba de lançar o Blackwell, uma nova Unidade de Processamento Gráfico (GPU) que quintuplica o desempenho na realização de tarefas de IA em relação ao seu próprio modelo anterior (Hopper), reduzindo o consumo de energia.

Entre outras características técnicas surpreendentes, esse lançamento corrobora a “Lei de Huang”, a qual afirma que a capacidade de GPU para treinar novas ferramentas de IA triplica a cada dois anos. Isso permite o desenvolvimento de sistemas de sofisticação continuamente crescente.

Apesar desses avanços e conquistas recentes que tanto impressionam os profissionais do setor de AECO, durante muitos anos as pesquisas em IA caminharam muito mais lentamente, e receberam poucos investimentos por serem desacreditadas. Até que uma série de eventos ocorridos na década de 2010 mudasse esse cenário, principalmente pela conquista de alguns marcos evolutivos que pareciam ainda distantes. Este processo se acelerou especialmente após 2017 com o desenvolvimento do Processamento de Linguagem Natural (NLP), do lançamento da primeira versão do ChatGPT (2018), entre outras experiências menos conhecidas do grande público e nem por isso menos significativas.

As ferramentas se tornaram mais complexas desde então, e estão incorporando cada vez mais modalidades de interação, análise e geração de resultados e saídas. Já existem funcionalidades de geração e processamento de imagens, geração de vídeos, e até geradores de modelos BIM, como o Hypar, por exemplo. Não há muita dúvida de que teremos modelos milhares de vezes mais complexos que os atuais daqui a seis anos, e eles estarão profundamente integrados às mais variadas ferramentas, muitas delas ainda a serem criadas.

Carles Farré [1] elenca cinco desenvolvimentos potenciais disruptivos a nosso setor na próxima década:

A forma como geramos e trabalhamos com nossos projetos e modelos se transformará radicalmente. Transformar um texto em modelo BIM já é uma funcionalidade existente. O Hypar converte prompt em modelos simples de projeto conceitual. Em poucos anos, provavelmente os softwares autorais a entrada de solicitações por meio de textos, imagens, vídeos, outros modelos. Isso significa uma aceleração inédita do processo de projeto e de geração de propostas. Enquanto isso, outras soluções de IA acelerarão e otimizarão a colaboração entre profissionais gerenciando essa comunicação.

Simulações complexas em tempo real. O problema em relação às simulações e verificações regulatórias, normativas e legais sempre foi a capacidade computacional e o tempo necessário desse processamento. Multiplique isso pela realidade brasileira de 5.570 legislações municipais diferentes, cada uma delas definindo suas próprias regras construtivas e seus próprios processos e procedimentos de aprovação e licenciamento. Agora, iniciativas como Neural Concept, Navasto ou Autodesk Forma oferecem previsões precisas de simulações avançadas usando algoritmos de machine learning (ML). Essas mesmas verificações, com o auxílio dessas ferramentas, podem ser realizadas em segundos. Isso abre as portas para a otimização avançada de projetos padronizados por todo o país, ou até região do globo com múltiplos parâmetros, otimizando simultaneamente muitos aspectos de desempenho.

Gestão automatizada e decisões baseadas em dados. Para entender esse ponto, é necessário antes ter clareza da diferença entre projeto no sentido de project e projeto como design (veja aqui). Via de regra, a atuação de arquitetos e engenheiros se inicia apenas após o empreendedor ter clareza do projeto (project). Na cabeça do investidor, é este o momento de contratação do projeto executivo, obra e comissionamento. Não é raro vivermos atualmente, nesta fase, o estouro no orçamento de construção por deficiências nos projetos (design). IA e machine learning podem analisar este projeto e detectar deficiências, ou seja, desempenhar um papel fundamental de redução de deficiências em projetos executivos, o que resulta, invariavelmente, em ganhos de eficiência global do projeto (project). Dentro de alguns anos, a IA provavelmente transformará construtoras tradicionais em um negócios de commodities. Será capaz de analisar toda o histórico das organizações, os preços históricos por estados e regiões, gerar comparações com base em parâmetros objetivos. Como resultado, e também será uma necessidade, as organizações do setor de AECO terão desenvolver novas estratégias muito mais transparentes e focadas no cliente. O ambiente de negócios e competição interna será radicalmente transformado nos próximos anos, principalmente em decorrência dos pontos levantados neste ponto.

Execução autônoma e controle da construção. Drones e robôs autônomos equipados, acompanhados de soluções de visão artificial já permitem acompanhar o andamento da obra quase em tempo real, obter relatórios e dados precisos com alta frequência, além de receber alertas sobre irregularidades de prazo, qualidade ou custo. Este efeito também traz incertezas às construtoras tradicionais, em especial às que não vejam esses novos níveis de controle e transparência de forma favorável. Neste ponto, para enquadrar as ponderações de Carles Farré à realidade cultural de nossa região do planeta, recomento a leitura do livro Empresas latino-americanas, do professor Paulo Feldmann.

Nenhuma barreira entre BIM e gêmeo digital (digital twin). Haverá integração real do ciclo de vida do ativo, porque assim que a construção estiver concluída, o gêmeo digital passa a atuar, coordenando operação e manutenção (O&M), medidas prudenciais de segurança e preservação de seus ativos componentes. O gêmeo digital congrega em um único modelo de informação, por meio de sensores conectados, informações resultante de processos que já existiam anteriormente no ativo construído. IA e algoritmos de machine learning monitoram e gerenciam a obra, otimizando seus índices de eficiência e desempenho. Esses sistemas também serão capazes de nos alertar sobre alterações físicas e requisitos empíricos de uso para que os projetistas possam aprender com essa nova massa de conhecimento e elevar os padrões de excelência em projetos futuros. Isso também contribui para requalificar a própria IA. Não é pouca coisa, esse conjunto de sinapses digitais tem a capacidade de gerar valor sem precedentes para toda o setor de AECO. Ainda nesta década de 2020, veremos a dissolução de diversas barreiras do ciclo de vida dos ativos construídos. Indivíduos altamente qualificados poderão desenvolver com facilidade soluções avançadas de projeto, com profunda análise de geração de valor ao cliente e à sociedade, reduzindo significativamente riscos de falha em projetos e comissionamento. Durante a execução da obra, robôs e IA monitoram o progresso físico, detectam desvios e reagem às condições de contexto quase em tempo real. Por fim, o gêmeo digital gerirá autonomamente o edifício, fornecendo dados, informações e conhecimentos valiosos para melhorar empreendimentos futuros.