HBIM, IA e PMBOK: Abordagens integradas para a gestao eficaz do patrimonio arquitetonico

Resumen

Este artigo se concentra na interação entre a metodologia Heritage Information Modeling (HBIM) e a tecnologia de Inteligência Artificial (IA), enfatizando seu impacto na concepção de estratégias inovadoras para a gestão do patrimônio arquitetônico. O objetivo principal é examinar como essa integração promove uma abordagem mais abrangente e refinada na administração desse patrimônio, resultando em decisões mais precisas e fundamentadas. Partindo do conceito de gestão delineado pelo Project Management Body of Knowledge PMBOK (2021), fundamentado em grupos de processos essenciais para o desenvolvimento de qualquer projeto - planejamento, execução, monitoramento e controle, e encerramento, este estudo busca explorar aplicações específicas de HBIM em conjunto com várias técnicas de IA, como aprendizado de máquina (Machine Learning) e visão computacional. Essas técnicas possibilitam a detecção de padrões e o reconhecimento de objetos, respectivamente.

Por meio de pesquisa bibliográfica, são identificados estudos de caso que ilustram como essa integração se manifesta em aplicações práticas. Esses estudos abrangem desde a preservação de dados e informações históricas até a gestão desses dados ao longo do ciclo de vida das estruturas. Essas aplicações embasam decisões, possibilitam manutenção preditiva, análise de riscos e simulações. O principal objetivo deste artigo é contribuir para estimular o desenvolvimento de novas tecnologias e metodologias que impulsionem descobertas e aplicações inovadoras no campo do patrimônio arquitetônico. Busca-se uma abordagem mais sustentável para a administração desse legado, visando reduzir danos e aprimorar a eficiência na conservação. Embora se reconheça a importância da aplicação das tecnologias emergentes na administração do patrimônio como uma mudança de paradigma com diversos benefícios, é importante ressaltar a existência de uma lacuna de conhecimento científico nesse campo, o que motivou a concepção deste artigo.

DOI:https://doi.org/10.56238/sevened2024.003-028