La era digital ha marcado un antes y un después en innumerables sectores, siendo el de la construcción uno de los más impactados recientemente. Innovaciones como el Deep Learning y el proceso de Scan to BIM están redefiniendo los paradigmas tradicionales de diseño, ejecución y mantenimiento de infraestructuras. Este artículo explora cómo la convergencia de estas tecnologías promete revolucionar la construcción, impulsando una era de mayor eficiencia, precisión y sostenibilidad.
Investigaciones recientes han puesto de manifiesto el potencial del Deep Learning para transformar el proceso de Scan to BIM. Un estudio destacado propuso un método para eliminar automáticamente los elementos no deseados en los datos de nubes de puntos, utilizando un enfoque basado en la proyección 2D de nubes de puntos 3D y la implementación de algoritmos avanzados. Este método ha demostrado ser más preciso y eficiente que las soluciones de software comerciales, especialmente en entornos interiores complejos, marcando un avance significativo en la automatización del proceso de Scan to BIM. (https://www.researchgate.net/publication/361671547_Deep_Learning-Based_Automation_of_Scan-to-BIM_with_Modeling_Objects_from_Occluded_Point_Clouds)
Ilustración 1: Levantamiento Nubes de puntos y extracción de . Fuente Arplan. www.arplan.com.co
La tecnología FloorPP-Net ilustra otro avance importante, utilizando el Deep Learning para mejorar la detección de esquinas y la verificación de bordes en la reconstrucción de planos de piso. Aunque aún en fases de desarrollo, esta metodología representa un paso significativo hacia la automatización completa del proceso de Scan to BIM, ofreciendo una nueva vía para la creación eficiente y precisa de modelos BIM a partir de datos escaneados. (https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2106.10635)
La adopción del Deep Learning en el ámbito del Scan to BIM conlleva varios desafíos, entre ellos la necesidad de grandes volúmenes de datos para el entrenamiento efectivo de modelos. Sin embargo, el desarrollo de simulaciones y datos sintéticos presenta soluciones innovadoras para estas barreras, facilitando una mayor precisión y eficiencia en la generación de modelos BIM (https://www.researchgate.net/publication/356962206_An_Integrated_Assessment_Framework_of_Economic_Environmental_and_Human_Health_Impacts_Using_Scan-to-BIM_and_Life-Cycle_Assessment_in_Eexisting_Building)
El futuro de la construcción, impulsado por el Deep Learning y el Scan to BIM, se presenta lleno de posibilidades. Estas tecnologías, aún en evolución, tienen el potencial de transformar radicalmente la industria, elevando los estándares de precisión, eficiencia y sostenibilidad. La adopción temprana y la colaboración entre los profesionales del sector serán fundamentales para aprovechar al máximo estas tecnologías emergentes y modelar el futuro de la construcción.
Los profesionales y empresas del sector de la construcción se encuentran ante una oportunidad única para liderar esta transformación digital. La inversión en estas tecnologías no solo mejorará la calidad de los proyectos actuales, sino que también establecerá las bases para futuros desarrollos en el sector. Es el momento de sumergirse en el estudio y la aplicación del Deep Learning y Scan to BIM para construir un futuro más eficiente y sostenible en la industria de la construcción.
La revisión continua de la literatura y la participación en desafíos internacionales, como el 1st International Scan-to-BIM Challenge, son esenciales para mantenerse al día con los últimos avances y comprender mejor las capacidades y limitaciones actuales de estas tecnologías. A través de la experimentación y la colaboración, podemos superar los desafíos existentes y descubrir nuevas aplicaciones y mejoras para estas herramientas revolucionarias.
La integración del Deep Learning en el proceso de Scan to BIM es más que una mejora tecnológica; es una reimaginación de cómo podemos construir y mantener nuestras infraestructuras. A medida que avanzamos hacia una industria de la construcción más digitalizada y automatizada, es crucial que adoptemos estas nuevas herramientas con mente abierta y una actitud proactiva hacia el aprendizaje y la innovación.
Ilustración 3: Modelo Scan to BIM, Arquitectura y MEP. Fuente Arplan. www.arplan.com.co
A través de la colaboración global y el intercambio de conocimientos, podemos lograr una transformación significativa en el sector, marcando el camino hacia un futuro de construcción más inteligente, eficiente y respetuoso con el medio ambiente.
Para mantenerse relevantes en esta nueva era, es crucial que los profesionales del sector busquen continuamente oportunidades de desarrollo profesional y educación continua. Participar en talleres, seminarios y cursos relacionados con el Deep Learning y Scan to BIM no solo ampliará sus habilidades y conocimientos, sino que también les permitirá aplicar estas tecnologías innovadoras de manera más efectiva en sus proyectos actuales y futuros.
El éxito en la implementación de estas tecnologías depende de la colaboración entre diversos profesionales, incluidos arquitectos, ingenieros, constructores y especialistas en TI. La colaboración interdisciplinaria facilita la integración fluida del Deep Learning y Scan to BIM en el proceso de construcción, permitiendo una comprensión más completa y una aplicación más eficiente de estas herramientas.
La adopción del Deep Learning y Scan to BIM representa una oportunidad significativa para la industria de la construcción para mejorar la precisión, la eficiencia y la sostenibilidad de los proyectos. Al comprometerse con la educación continua, la colaboración interdisciplinaria y la exploración de nuevas tecnologías, los profesionales del sector pueden liderar el camino hacia un futuro más innovador y sostenible en la construcción.
JOSE RODRIGO TORRES MARTINEZ
ARQ. MSC. MAB. PHD (C). PMP
CEO @ArplanColombia