ФОРМУВАННЯ НАБОРУ ДАНИХ BIM-МОДЕЛІ ДЛЯ ЗАДАЧ МАШИННОГО НАВЧАННЯ - Андрухов, Валерій Михайлович; Потєха, Андрій Сергійович (Сучасні технології, матеріали і конструкції в будівництві, 2025)
У статті представлено відтворюваний підхід до формування наборів даних із BIM-моделі Autodesk Revit для подальшого застосування методів машинного навчання у проєктуванні. Запропоновано чотири взаємодоповнювальні маршрути експорту (Schedules→CSV, Dynamo до CSV/XLSX/JSON, pyRevit/Revit API до CSV/JSON/XLSX, IFC до APS/Speckl до JSON/CSV) та уніфікований «договір даних»: цільову схему/онтологію з ядром обов’язкових полів, SI-одиницями, стабільною політикою ключів (IfcGUID/композитний ключ) і формальною валідацією якості. Методологія охоплює інгестіо даних, нормалізацію типів і одиниць, формування дескрипторів геометрії, перевірку повноти й референтної цілісності, а також підготовку ознак для надійного поділу train/val/test. Показано приклад практичного протоколу та кінцевого датасету Elements.csv, який використовується для базового прогнозу маси елементів як проксі вартості й логістичних обмежень; наведено блок-схеми конвеєрів і шаблони перевірок якості. На прикладних задачах (оцінка темпів робіт, орієнтовна вартість, оптимізація компонування та несучих конструкцій) продемонстровано, що дисципліна даних (схема, ключі, одиниці, правила) знижує ризики витоку інформації та підвищує відтворюваність висновків. Практичний внесок роботи полягає в узгодженні інструментальних маршрутів із єдиною схемою представлення, що дає змогу інтегрувати BIM-дані з аналітичними процесами без залежності від конкретного ПЗ й створює основу для даноцентричного проєктування та подальшої оптимізації. Окремо описано артефакти відтворюваності (схеми JSON/Table Schema, кваліметричні звіти DQI, журнали перетворень), що полегшують аудит даних і повторення експериментів.