Este proyecto ha sido desarrollado por Antonio Navarro Gonzalo como parte del curso Revit + IA de Editeca, explorando la integración de inteligencia artificial en los procesos de modelado, coordinación y revisión de proyectos BIM.
El trabajo se centra en un modelo de un edificio de varias plantas con instalaciones MEP, utilizando Autodesk Revit, ChatGPT y PyNET para analizar la información del modelo, organizar sus elementos, detectar inconsistencias y generar informes de calidad.
El objetivo principal es demostrar cómo la inteligencia artificial puede ayudar a automatizar tareas habituales dentro de un flujo de trabajo BIM, facilitando la gestión de la información y la revisión técnica de los modelos.
Organización del modelo BIM mediante inteligencia artificial
La primera parte del proyecto aborda el rol de modelador BIM, centrándose en la revisión y organización de las instalaciones de climatización del edificio.
Mediante la conexión de ChatGPT con Revit a través de PyNET, Antonio realiza un inventario de equipos mecánicos, conductos, tuberías y terminales de aire, además de identificar inconsistencias en familias y parámetros.
Uno de los trabajos desarrollados consiste en la creación del parámetro ANG_NivelReal, utilizado para asignar a los elementos su planta correspondiente sin modificar sus referencias de nivel originales.
También se generan vistas específicas de las instalaciones por planta, diferenciando mediante colores los equipos y las redes de climatización para facilitar su visualización.
Coordinación de instalaciones y detección de interferencias
La segunda parte del proyecto se centra en la coordinación entre el modelo arquitectónico y las instalaciones MEP.
A través de herramientas de inteligencia artificial y PyNET, se analizan posibles interferencias entre conductos, tuberías, equipos mecánicos y elementos arquitectónicos, así como conexiones incompletas o componentes mal ubicados.
El trabajo incluye la generación de informes con la localización de los elementos afectados y una clasificación de los problemas según su prioridad de revisión.
Este proceso permite organizar las incidencias detectadas y disponer de información más clara para abordar las correcciones necesarias en el modelo.
Auditoría y control de calidad del modelo BIM
Otro de los aspectos destacados del proyecto de Antonio Navarro Gonzalo es la aplicación de la inteligencia artificial a la revisión de calidad y estandarización de modelos BIM.
En esta fase se analizan aspectos como la nomenclatura de familias y vistas, la organización de los niveles, los parámetros y la información contenida en el modelo, tomando la ISO 19650 como marco de referencia.
Como resultado, se desarrolla un panel de diagnóstico que reúne diferentes indicadores del modelo y presenta una valoración general de su estado.
El panel muestra una puntuación inicial de 60 sobre 100, frente a un objetivo de 85, junto con métricas relacionadas con vistas, plantillas, familias y elementos de las instalaciones.
Revit + IA aplicado a los procesos BIM
El proyecto final desarrollado por Antonio Navarro Gonzalo muestra una aplicación práctica de ChatGPT y PyNET integrados con Autodesk Revit, recorriendo las funciones de modelador, coordinador, revisor y BIM Manager.
A través de la organización de elementos, la creación de vistas, la detección de interferencias y la elaboración de informes de auditoría, el trabajo demuestra cómo la inteligencia artificial puede incorporarse a distintas etapas de la gestión de modelos BIM.
El resultado refleja el potencial de estas herramientas para reducir tareas repetitivas, facilitar la identificación de errores y mejorar el control de la información en proyectos de edificación e instalaciones.
