616 XXXII MOSTRA UNISINOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA De 29/09/2025 a 03/10/2025 Unisinos São Leopoldo e Porto Alegre Engenharias - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil Autor(a): Gabriel Fernando de Oliveira Coautor(es): Modalidade de Bolsa: Probic/Fapergs Orientador(a): Andrea Parise Kern INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE APROVAÇÃO DE PROJETOS DE OBRAS DE CONSTRUÇÃO Projetos arquitetônicos e urbanísticos precisam passar por diversas etapas de análise técnica e legal, como aprovação junto à prefeitura, verificação do PPCI e conformidade com normas como as NBRs. Esse processo é frequentemente moroso, fragmentado e sujeito a retrabalhos. Estudos do CAU/BR (2022) indicam que o tempo médio entre submissão e aprovação final pode ultrapassar 180 dias, podendo chegar a 400 dias em grandes capitais como São Paulo. Este estudo visa investigar uma ferramenta chamada MDA (Model-Driven Analysis) Framework que combina inteligência artificial, vetorização semântica, modelagem matemática e Teoria dos Grafos, operando via scripts aplicados sobre arquivos IFC para criar um ambiente integrado em que dados normativos estejam conectados diretamente a modelos BIM, otimizando o tempo no processo de aprovação de projetos. A ferramenta inicia com a extração automatizada dos dados do modelo BIM, convertendo-os em tabelas e textos que representam os componentes arquitetônicos e seus atributos técnicos. Esses dados são organizados como variáveis (nós) dentro de uma rede relacional. Informações técnicas são inseridas manualmente ou por módulos pré-treinados, interpretadas como arestas que conectam os nós. Textos normativos são submetidos à vetorização semântica por algoritmos de Processamento de Linguagem Natural, permitindo a interpretação e quantificação de exigências extraídas de documentos como NBRs e códigos de obras. Essas informações formam grafos que modelam relações entre normas e elementos projetuais. A análise identifica incompatibilidades, dependências técnicas e níveis de aderência normativa. Os resultados são apresentados inicialmente como scripts e depois reintegrados ao arquivo IFC, gerando sobreposições visuais que indicam áreas críticas e conflitos normativos,
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