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Optimizando la utilización de la inteligencia artificial generativa (IA) en la industria AEC: ingeniería de prompts de ChatGPT y diseño

Autores: Samsami, Reihaneh

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Optimizando la utilización de la inteligencia artificial generativa (IA) en la industria AEC: ingeniería de prompts de ChatGPT y diseño


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Civil y Estructural

Palabras clave

Inteligencia artificial
Arquitectura
Ingeniería
Construcción
IA generativa
Programación de proyectos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 20

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La Inteligencia Artificial Generativa (IA) tiene un potencial significativo para revolucionar la industria de la Arquitectura, la Ingeniería y la Construcción (AEC) al automatizar tareas complejas como la programación de la construcción, el reconocimiento de peligros, la nivelación de recursos, la recuperación de información de BIM, etc. Sin embargo, para realizar este potencial se requiere un enfoque estratégico para garantizar una utilización efectiva y un beneficio máximo. Este documento presenta directrices para el diseño y la ingeniería de prompts para obtener respuestas deseadas de ChatGPT, una herramienta de IA Generativa, en aplicaciones de AEC. Los pasos clave incluyen comprender la intención del usuario, aprovechar las capacidades del modelo y optimizar las estructuras de los prompts. Al seguir estas directrices, los interesados en la industria de AEC pueden aprovechar el poder de la IA Generativa para mejorar los procesos de programación de la construcción, aumentar la eficiencia del proyecto y, en última instancia, impulsar la innovación y el crecimiento en la industria. Se proporcionan varios ejemplos ilustrativos sobre la programación de la construcción y el reconocimiento de peligros para demostrar la metodología propuesta en esta investigación. Se concluye que la IA Generativa, cuando se utiliza de manera efectiva, mejora significativamente la capacidad de programación de proyectos y reconocimiento de peligros en la industria de AEC con un error mínimo.

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