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A través del desarrollo de las herramientas implementadas, se ha logrado avanzar en la identificación de soluciones y sistemas constructivos que promueven la descarbonización del sector de manera accesible, al mismo tiempo que generan impactos positivos para la sociedad. Además, estas herramientas permiten detectar áreas de mejora en aquellos casos donde los valores obtenidos resultan menos favorables. Herramientas de ayuda al diseño inteligente de edificios de bajo impacto ambiental en España Carmen Llatas*a, Bernardette Soust-Verdaguera, José Antonio Gutiérreza, Maria Dolores Fernandez-Gálveza, Luis Castrob, Daniel Cagigasb a Dpto. de Construcciones Arquitectónicas I, Universidad de Sevilla b Dpto. de Arquitectura y Tecnología de Computadores, Universidad de Sevilla *Autor de correspondencia: [email protected] La Comunidad Científica proporciona evidencias del relevante papel que juega el sector de la construcción en el cambio climático, generando cerca del 40% de las emisiones de gases de efecto invernadero. Ante esta situación, la sociedad demanda edificios de menor impacto. Por ello, en España la descarbonización del sector de la edificación es un objetivo prioritario para mitigar los efectos adversos del cambio climático y lograr la transición ecológica. Para 2030, los edificios deberían reducir drásticamente su carbono embebido en un 40%. El papel del diseñador es clave. Sin embargo, una principal limitación para lograr este objetivo es la falta de herramientas automatizadas e integradas en la fase de diseño que permitan informar de cuáles son los elementos constructivos de bajo impacto. Este estudio presenta dos herramientas llevadas a cabo en la Universidad de Sevilla por el equipo de investigación TEP-986 datUS-Lab (Digital Architecture for Sustainability), en el marco de dos proyectos de investigación estatales: un catálogo de elementos constructivos de baja huella de carbono implementado en la metodología BIM (BIM-ZEN), y una herramienta de simulación del impacto de elementos constructivos en modelos de edificios (DECIDE). Ambas están basadas en la metodología de Análisis de la Sostenibilidad del Ciclo de Vida y emplean técnicas de Machine Learning para la identificación y selección de procesos optimizados. Se presentan sus bases y fundamentos. Con todo ello, se pretende contribuir a la transición ecológica y digital. Introducción Herramientas Resultados Conclusiones Agradecimientos Este estudio contó con el apoyo del Ministerio de Ciencia e Innovación (España), formando parte de los siguientes proyectos: Proyectos de Transición Ecológica y Transición Digital TED2021-129542B-I00, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y por la Unión Europea «NextGenerationEU»/PRTR» y Proyecto de Investigación Orientada (Plan Estatal 2021-2023) PID2022-137650OB-I00 financiado por MCIN/AEI/10.13039/ El objetivo es proporcionar solidez y transparencia en el desarrollo de resultados, creando herramientas para la toma de decisiones. El flujo de trabajo propuesto incluye el desarrollo de bases de datos, y su integración en plug-ins de Autodesk Revit, mejorando la implementación de la evaluación y facilitando su aplicación en proyectos de diseño y construcción (Figura 1). El plug-in desarrollado para BIM-ZEN permiten (Figura 2) selccionar diferentes soluciones constructivas y desarrollar su evlaución (ambiental, económica y social) en tiempo real. La aplicación del Machine Learning en este trabajo se ha basado en técnicas tales como el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado para la clústerización de los datos, así como también en el uso de Artificial Neural Networks (ANN) y Modelos de Decisión Multicriterio (MCDM por sus siglas en ingles) para la optimización multiobjetivo. Horas de trabajo solucions de muros Costes de solucions de muros Emisiones de carbono de de solucions de muros DatUS-lab TEP 986 Figura 1. Captura de pantalla de la ventana de inicio del plug-in desarrollado para la herremienta BIM-ZEN. Figura 2. Captura de pantalla de la ventana de selección de soluciones constructivas a evaluar, plug-in desarrollado para la herremienta BIM-ZEN.
