AI-Supported Real-Time Schedule Updating and Maintenance in 4D BIM
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel approach that leverages speech recognition and natural language processing (NLP) to streamline construction schedule management within the four-dimensional (4D) Building Information Modeling (BIM) environment.A tool named "Voice-Integrated Scheduling Assistant for 4D BIM" (VISA4D) has been developed as part of this study.The users can input schedule updates into this tool via voice or text commands, and the updates are integrated with the Autodesk Navisworks API in real-time.The goal of this tool is to enable superintendents to engage with construction schedules on-site through their mobile devices in a practical manner, allowing for changes to project timelines without requiring direct access to the BIM model of the project.This simplifies the process of updating and maintaining schedules based on the progress observed on-site.Moreover, the developed tool improves project progress tracking by enabling automated colour-coding within the 4D BIM environment to visually differentiate completed components from pending tasks.For instance, building elements turn green upon installation, while those on hold are highlighted in red to facilitate status monitoring and visualization.This paper provides the initial findings of the study with an overview of the VISA4D tool and details of its system architecture and components.Examples of the tool's usage for updating and maintaining the schedule of an office building and an educational building project in Canada are presented.Ongoing work includes application the tool for other types of building projects and its validation through user testing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».