Building Information Modeling (BIM) to dynamiczna metoda projektowania, budowy i zarządzania budynkami, a IFC (Industry Foundation Classes) jest kluczowym standardem dla wymiany danych między różnymi systemami BIM. Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na automatyzację procesów projektowych i analitycznych, integracja narzędzi takich jak IfcOpenShell i OpenAI staje się niezwykle obiecująca. IfcOpenShell to narzędzie open-source umożliwiające operacje na plikach IFC, a połączenie go z modelem językowym, takim jak ChatGPT od OpenAI, może wspierać użytkowników BIM w analizowaniu, przetwarzaniu i manipulacji danymi BIM poprzez interakcje naturalnym językiem. ChatGPT w BIM może być bardzo przydatnym narzedziem.
Generowanie kodu w oparciu o naturalny język – ChatGPT w BIM
Jednym z najważniejszych zastosowań tego połączenia jest generowanie kodu do automatyzacji zadań związanych z przetwarzaniem plików IFC. Na przykład, użytkownik może zapytać ChatGPT o sposób wyodrębnienia informacji o ścianach w modelu BIM, a OpenAI, dzięki integracji z IfcOpenShell, wygeneruje odpowiedni skrypt w Pythonie, który będzie można bezpośrednio zastosować. Taka automatyzacja oszczędza czas, eliminuje błędy ludzkie i zwiększa efektywność pracy inżynierów i projektantów.
Przykład promptu do wygenerowania kodu
Przykładowy prompt, który użytkownik może wprowadzić, mógłby brzmieć: „Jak wyodrębnić listę ścian z pliku IFC przy użyciu IfcOpenShell?”. ChatGPT, rozumiejąc pytanie, wygeneruje kod Python, który można od razu wykorzystać w analizie modelu BIM.
Przykład wygenerowanego kodu
Przykładowy prompt:
Jak wyodrębnić listę ścian z pliku IFC przy użyciu IfcOpenShell?
Oto przykładowy kod wygenerowany na podstawie takiego promptu:
import ifcopenshell
# Otwórz plik IFC
ifc_file = ifcopenshell.open('model.ifc')
# Pobierz wszystkie elementy typu 'IfcWall'
walls = ifc_file.by_type('IfcWall')
# Wyświetl informacje o ścianach
for wall in walls:
print(f"Wall ID: {wall.GlobalId}, Name: {wall.Name}")Gotowy kod możemy przekleić do pliku i uruchomić w komputerze. Możemy zrobić sobie też bardziej generatywne narzędzie. Dzięki tej integracji, inżynierowie BIM mogą skupić się na bardziej złożonych aspektach realizacji, jednocześnie korzystając z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do automatyzacji zadań.
ChatGPT w BIM – rozmowa z modelem IFC w języku ludzkim.
Jednym z najnowszych zastosowań ChatGPT w BIM jest możliwość generowania skryptów automatyzujących procesy projektowe. Korzystając z OpenAI, użytkownicy mogą nie tylko wygenerować kod, ale także uruchomić go w środowisku Python, automatyzując zadania takie jak analiza plików IFC czy wyodrębnianie danych BIM. Przykładowo, poniższy skrypt pozwala na wykorzystanie API OpenAI do wygenerowania kodu Python na podstawie zapytania użytkownika, a następnie wykonanie go bezpośrednio w tym samym środowisku:
import openai
import ifcopenshell
# Funkcja generująca kod przy użyciu OpenAI
def generate_code(prompt):
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' # Ustaw swój klucz API OpenAI
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
return response.choices[0].text.strip()
# Rozmowa z konsolą
ifc = input("Wskaż ścieżkę do pliku .ifc: ")
query = input("Napisz zapytanie do modelu: ")
# Generowanie promptu do OpenAI na podstawie odpowiedzi użytkownika
prompt = f"Plik IFC znajduje się pod ścieżką: {ifc}. {query}"
# Generowanie kodu na podstawie promptu
generated_code = generate_code(prompt)
# Wykonanie kodu
try:
exec(generated_code)
except Exception as e:
print(f"Nie udało się wykonać kodu: {e}")
Takie podejście daje nam możliwość swoistego rozmawiania z modelem. Może być to przełomowe w przypadku pracowników nie wyszkolonych w narzędziach BIM. Wyobraź sobie gdybyśmy ubrali to w interface GUI.
Podsumowanie
Integracja ChatGPT z IfcOpenShell otwiera nowe możliwości dla automatyzacji procesów w BIM. Dzięki temu połączeniu, inżynierowie i projektanci mogą łatwo generować i uruchamiać skrypty do analizy danych BIM, nawet bez zaawansowanej wiedzy programistycznej. ChatGPT umożliwia tworzenie kodu na podstawie zapytań w naturalnym języku, co przyspiesza i usprawnia pracę z plikami IFC. Takie rozwiązanie pozwala na oszczędność czasu, redukcję błędów oraz zwiększenie efektywności, a w przyszłości może stanowić podstawę do tworzenia intuicyjnych narzędzi opartych na interfejsach graficznych, dostępnych również dla mniej technicznych użytkowników.
