Innovazione ed efficienza nelle analisi termiche delle facciate: IA e modellazione parametrica in sinergia

The aim of this thesis is to contribute to innovation in the construction industry, with a particular focus on increasing productivity and efficiency in design processes, with the goal of aligning with the major changes currently impacting various technological fields. The focus is on the thermal analysis phase of curtain wall systems, a process that is currently often repetitive and time-consuming in terms of both time and resources. The aim is to optimize this process through the integration of parametric modelling and artificial intelligence, with the goal of developing a methodology capable of making the workflow more efficient. Specifically, an approach was tested in which parametrically constructed models are used for the automated generation of datasets, which are then employed to train machine learning algorithms. In this way, the AI is trained to recognize materials and components of the façade construction details, producing as output a bitmap file that can be used for thermal analysis. One of the main challenges that emerged is related to the prototypical nature of façade technological solutions which, while contributing to the intrinsic uniqueness of each building, also makes it difficult to construct generalizable models. This requires the development of large and diverse datasets, resulting in the need to create different parametric models. At the core of this work lies a deep motivation: to introduce innovation into a field often characterized by fragmented and poorly optimized processes. Inspired by Simon Sinek’s Golden Circle model, this research stems from a strong “why,” which serves as the foundation for the entire investigation. It is not only about how to automate, but more importantly, about understanding why innovation matters: to make work more efficient and aligned with ongoing changes, and to allow resources to be focused on non-automatable tasks—where technical and design thinking provide real added value.

L’obiettivo del presente lavoro di tesi è contribuire all’innovazione nel settore delle costruzioni, con particolare attenzione all’aumento della produttività e dell’efficienza nei processi progettuali, con l’idea di allinearsi ai grandi cambiamenti che stanno interessando diversi settori tecnologici. Il focus è posto sulla fase di analisi termica delle facciate continue, processo ad oggi spesso ripetitivo e dispendioso in termini di tempo e risorse. L’intento è quello di ottimizzare questo processo attraverso l’integrazione tra modellazione parametrica e intelligenza artificiale, con l’obiettivo di sviluppare una metodologia in grado di rendere più efficiente il flusso di lavoro. Nello specifico, è stato sperimentato un approccio in cui modelli costruiti parametricamente vengono utilizzati per la generazione automatizzata di dataset, impiegati per il training di algoritmi di machine learning. L’IA viene così istruita a riconoscere i materiali e i componenti dei dettagli costruttivi delle facciate, restituendo come output un file formato bitmap utilizzabile per l’analisi termica. Una delle principali sfide emerse è legata alla prototipicità delle soluzioni tecnologiche di facciata, che, se da un lato contribuisce all’unicità intrinseca di ciascun edificio, dall’altro rende complessa la costruzione di modelli generalizzabili e richiede l’elaborazione di dataset ampi e diversificati, che si traduce nella necessità di costruire modelli parametrici differenti. Alla base di questo lavoro vi è una motivazione profonda: introdurre innovazione in un ambito spesso caratterizzato da processi frammentati e scarsamente ottimizzati. Ispirandosi al modello del Golden Circle di Simon Sinek, il lavoro nasce da un forte “perché”, che funge da fondamento per l’intero processo di ricerca. Non si tratta solo di come automatizzare, ma soprattutto di comprendere perché è importante innovare: per rendere il lavoro più efficiente e al passo con i cambiamenti, nonché per concentrare le risorse su attività non automatizzabili, dove il pensiero tecnico e progettuale rappresenta un valore aggiunto.