IA Generativa + BIM (Parte 2)

Dynamo, Rhino/Grasshopper e PyRevit na automação do dia a dia

“Quando eu comecei a usar o Dynamo, percebi que estava transformando o Revit de um ‘caderno de desenhos’ em um verdadeiro laboratório de experimentação. Hoje, com a IA Generativa, esse laboratório ficou ainda mais inteligente.”

Na Parte 1 desta série, mostrei como a IA Generativa já está presente em plugins, documentação automática, comparação PB x PE e visualização, em cima do que desenvolvo no livro IA em BIM.

Agora quero dar um passo além: sair do “plug-and-play” e entrar naquilo que eu chamo de IA como motor da automação personalizada, usando três pilares que muitos escritórios e órgãos públicos já têm (ou poderiam ter) à mão:

• Dynamo
• Rhinoceros & Grasshopper
• PyRevit

Essa tríade, combinada com as APIs do Revit e com serviços de IA, permite transformar o BIM em um ambiente realmente inteligente: capaz de aprender com projetos anteriores, aplicar normas automaticamente, gerar alternativas e revisar conjuntos grandes de pranchas PB/PE com eficiência.

1. Dynamo + IA: da programação visual à automação inteligente

No meu livro IA em BIM, eu descrevo o Dynamo como “programação visual avançada” que abre a caixa-preta do Revit.

Sozinho, o Dynamo já permite:

• criar e modificar elementos em massa;
• padronizar parâmetros;
• gerar vistas, nomenclaturas e filtros;
• extrair dados do modelo para tabelas, relatórios, planilhas.

Quando conecto isso à IA Generativa, o Dynamo deixa de ser apenas “automação mecânica” e passa a operar como ponte entre o modelo BIM e um cérebro externo.

1.1 Como funciona o fluxo (Revit → Dynamo → IA → Dynamo → Revit)

Um fluxo genérico que eu tenho usado é:

5. Coleta de dados com Dynamo

• O script percorre o modelo e extrai:
• parâmetros de elementos (por exemplo, tubulações de drenagem urbana/rodoviária, bueiros, sarjetas, bacias de retenção);
• metadados de pranchas (nome, escala, disciplina, fase);
• resultados de análises (volumes, vazões, níveis d’água, tempos de recorrência, etc.).

6. Envio para a IA

• Os dados são estruturados (JSON, CSV) e enviados a um modelo de IA (via API).
• A IA recebe também o contexto:
• normas aplicáveis (NBR, manuais de drenagem, cadernos BIM, BEP);
• perguntas específicas (“o projeto está aderente?” “onde estão as divergências entre PB e PE?”).

7. Processamento pela IA

• A IA compara dados, aplica critérios, identifica padrões e anomalias.
• Gera:
• observações técnicas;
• listas de não-conformidades;
• sugestões de ajustes de parâmetros.

8. Retorno ao Dynamo e ao Revit

• O Dynamo lê a resposta e:
• escreve flags/observações em parâmetros de elementos (por exemplo, “verificar diâmetro”, “declividade abaixo do mínimo”);
• cria vistas e filtros para destacar conflitos;
• exporta relatórios em formatos padronizados.

1.2 Exemplo real: drenagem urbana e rodoviária

Em um projeto de rodovia que estou acompanhando, usei esse fluxo para analisar a rede de drenagem. O Dynamo extraiu mais de 1.000 tubulações, dezenas de bueiros e diversos dispositivos de retenção. A IA apontou trechos com velocidade acima do recomendado e diâmetros subdimensionados.

Em poucas horas, eu tinha:

• uma triagem inteligente dos pontos críticos;
• um rascunho de relatório com texto técnico pronto para revisão;
• marcações no modelo que facilitam a correção pela equipe de projeto.

O ganho de tempo, comparado ao processo manual em planilhas, foi significativo.

2. Rhino/Grasshopper + IA: geometria complexa, SbN e cidades-esponja

Quando o desafio é criar formas orgânicas – bacias de retenção, wetlands, polders ou passarelas que se “dobram” sobre o relevo – eu recorro ao Rhino/Grasshopper como laboratório de geometria e design generativo. Nos meus livros O Arquiteto da Água e Paracambi Cidade Resiliente, essa abordagem aparece associada a soluções baseadas na natureza (SbN) e cidades-esponja.

2.1 Fluxo típico (contexto territorial → Grasshopper + IA → BIM)

9. Importar o contexto

• Trago para o Rhino: MDT, curvas de nível, uso do solo, corpos d’água, zonas de proteção e restrições.

10. IA Generativa para soluções de forma e drenagem

• A partir de parâmetros que eu defino (volume máximo de retenção, taxa de ocupação, restrição de altura, distâncias mínimas), a IA gera variações de:
• canais verdes, bacias de retenção, jardins de chuva, parques alagáveis;
• trilhas, passarelas, equipamentos leves em áreas sensíveis.
• A IA pode:
• sugerir combinações geométricas que maximizem volume de retenção e minimizem interferência;
• explorar formas que se integrem ao relevo, à paisagem e ao regime hidrológico.

11. Avaliação automática

• Cada variante passa por análises de volume, velocidade de escoamento e compatibilidade com a topografia, usando o próprio Grasshopper e ferramentas de análise hidrológica/hidráulica.

12. Exportação para o BIM (Revit, Civil 3D, InfraWorks)

• As soluções selecionadas são exportadas via IFC, DWG ou plugins.
• No BIM, eu faço o detalhamento, compatibilização e documentação contratual.

3. PyRevit + IA: o “painel de IA” dentro do Revit

Se o Dynamo é o laboratório visual e o Rhino/Grasshopper o estúdio de forma, o PyRevit é o “botão de atalho” que coloca a IA na própria interface do Revit.

Com PyRevit, eu consigo:

• criar abas e botões personalizados;
• rodar scripts Python que conversam com a API do Revit;
• integrar web services, bancos de dados, repositórios de normas e agentes de IA.

3.1 Botões inteligentes: PB x PE, normas e relatórios

Algumas automações que já uso no dia a dia:

Botão “Comparar PB x PE”

1. O script lê as pranchas PDF de Projeto Básico (PB) e Projeto Executivo (PE) associadas ao projeto, além de dados do modelo quando há BIM.
2. Envia tudo para um agente de IA configurado para encontrar diferenças relevantes de dimensionamento, traçado e critérios.
3. Recebe uma lista de divergências, destacando:

• mudanças em diâmetros, declividades, materiais;
• alterações em critérios de cálculo (chuva de projeto, TR, coeficientes);
• possíveis reduções de desempenho.

13. Marca no Revit os elementos e vistas onde estão os principais pontos de atenção e gera um relatório preliminar.

Botão “Checar NBR 9050 / norma específica”

1. O script identifica rampas, escadas, portas, sanitários, rotas de fuga, conforme a norma alvo.
2. A IA lê os parâmetros (larguras, alturas, inclinações, distâncias) e compara com os itens da norma que eu disponibilizei.
3. Gera uma lista de conformidade/não conformidade, com referência ao item normativo.
4. O modelo é marcado com alertas para revisão.

Botão “Gerar relatório técnico”

1. O script reúne tabelas de quantitativos, vistas, resultados de checagens (PB x PE, normas, SbN) e normas aplicadas.
2. A IA monta um texto estruturado com introdução, metodologia, análise, conclusões e recomendações.
3. Eu reviso, ajusto o que for necessário e sigo com o processo interno ou com o envio ao órgão público.

4. Benefícios e cuidados

4.1 Benefícios que já vejo na prática

• Tempo – revisões de dezenas ou centenas de pranchas PB/PE em horas, não dias.
• Escala – capacidade de analisar redes de drenagem e sistemas complexos sem perder qualidade.
• Consistência – critérios normativos aplicados de forma uniforme em todos os projetos.
• Rastreabilidade – prompts, arquivos de entrada/saída e versões de IA podem ser registrados, o que é fundamental em obras públicas e TACs.

4.2 Cuidados inegociáveis

• IA não substitui responsabilidade técnica – eu sempre reviso, valido e assumo as decisões.
• Normas atualizadas – alimentar a IA com normas antigas é receita para erro; mantenho meu acervo sempre atualizado.
• Documentação do fluxo – registro como a IA foi usada, que dados recebeu e quais recomendações foram aceitas ou rejeitadas.
• Fase de testes – antes de incorporar uma automação ao fluxo oficial, faço pilotos e calibro.

5. Conclusão – do “plugin pronto” à automação sob medida

Na Parte 1, mostrei que a IA Generativa já está disponível em plugins prontos. Nesta Parte 2, quis deixar claro que, com Dynamo, Rhino/Grasshopper e PyRevit, eu posso criar a minha própria camada de inteligência, adaptada ao meu tipo de projeto, às normas que preciso cumprir e ao nível de maturidade BIM da organização.

O próximo passo, para mim, é sempre:

1. mapear as tarefas repetitivas e de alto impacto;
2. escolher a ferramenta certa para cada tipo de automação;
3. conectar a IA via API;
4. testar, revisar, registrar – e só então incorporar ao processo oficial.

Na Parte 3, eu levo essa conversa para o campo da infraestrutura pública, cidades resilientes e áreas sensíveis, onde IA + BIM ajudam não apenas a ganhar produtividade, mas a reforçar transparência, segurança técnica e responsabilidade com o território.

E na infraestrutura urbana, como a IA Generativa se encaixa? No livro “BIM em Infraestrutura Urbana”, mostro como a IA já é usada para otimizar traçados rodoviários, dimensionar pavimentos (com base em dados de CBR), simular redes de drenagem e modelar obras de arte especiais. A IA Generativa é o próximo passo: ela pode, a partir de restrições de terreno, orçamento e normas, propor alternativas de alinhamento, seção transversal e até soluções de drenagem sustentável (SbN) que um humano levaria dias para explorar. A trilogia (Desvendando BIM → BIM em Infraestrutura Urbana → IA em BIM) foi pensada justamente para construir esse conhecimento de forma estruturada. Os links estão na área “Em destaque” do meu perfil.

Este texto faz parte de uma trilha maior que aprofundo nos livros ‘Desvendando Metodologia BIM’, ‘BIM em Infraestrutura Urbana’ e ‘IA em BIM’, disponíveis na seção Em destaque do meu perfil.

 

 

Autor: Marcio Gentil