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Verificação Automatizada de Regras em BIM: uma Revisão Sistemática da Literatura

Resumo

O presente artigo tem como problema principal entender o desenvolvimento dos estudos relacionados à verificação automática de regras e buscar as lacunas de conhecimento e estimar os seus desenvolvimentos futuros. O método utilizado foi o da revisão sistemática da literatura. Foram levantados artigos publicados em journals ou congressos importantes na área, as palavras-chave foram combinadas com o tema BIM tais como: BIM + rule checking, + code checking, entre outras. A base de pesquisa compreendeu o Web of Science (WOS) além de pesquisa detalhada em journals com fator de impacto maior que 1. A revisão bibliográfica mostrou aspectos importantes sobre o tema que podem ser resumidos: a maior parte das pesquisas se encontra em aplicações sobre plataformas existentes ou desenvolvimento de novas linguagens com predominância de regras escritas codificadas em linguagem computacional. Observou-se a tendência das pesquisas na área de ontologias web semânticas, com foco principal em associar o esquema IFC com as ontologias OWL. A pesquisa é importante na área, uma vez que se trata da primeira revisão bibliográfica sobre o tema na língua brasileira e também busca apontar caminhos novos para esse tema. Vislumbram-se pesquisas nas áreas da ontologia e a longo prazo a tradução do esquema IFC em ontologias que possibilitem o desenvolvimento de linguagens com combinações semânticas, que são mais flexíveis. Foram observadas lacunas na etapa de preparação de regras, embora existam as metodologias da RASE ou da NLP, poucas pesquisas foram efetuadas nessa área. Da mesma forma, a totalidade das pesquisas se concentra na obtenção dos resultados das buscas, porém, quase nenhum aborda a interface gráfica do usuário e experiências em transformar a experiência amigável para o usuário leigo.

Palavras-chave: verificação automática de regras, verificação de códigos, automação da pesquisa de regras

Abstract

The main problem of this article is to understand the development of the studies related to the automatic verification of rules and to search for knowledge gaps and to estimate their future developments. The method used was the systematic review of the literature. Papers published in important journals or congresses in the area were raised, the keywords were combined with the BIM theme such as: BIM + rule checking, + code checking, among others. The research base comprised the Web of Science (WOS) as well as detailed research on journals with an impact factor greater than 1. The bibliographic review showed important aspects about the topic that can be summarized: most of the research is in applications about existing platforms or development of new languages ​​with predominance of written rules coded in computer language. The tendency of the researches in the area of ​​semantic web ontologies, with main focus in associating the IFC scheme with the OWL ontologies. The research is important in the area, since it is the first bibliographical review on the subject in the Brazilian language and also seeks to point out new paths to this theme. We look at research on the ontology and, in the long term, a translation of the IFC schema into ontologies that allow the development of languages ​​with semantic and more flexible combinations. Gaps were observed in the rule preparation stage, although RASE or NLP methodologies exist, few researches have been done in this area. In the same way, the totality of the researches focuses on obtaining the results of the searches, however, almost none approaches the graphical user interface and experiences in transforming the friendly experience for the lay user.

Keywords: automatic rule checking, code checking, rule search automation

Introdução

O BIM vem sendo cada vez mais utilizado nos projetos de edifícios no Brasil e em diversas partes do mundo. De acordo com Solihin, W. e Eastman, C. (2015), os usuários que superaram sua curva inicial de aprendizado estão percebendo melhor os potenciais da modelagem da informação do edifício a partir do emprego de uma ou mais plataformas BIM, as quais sustentam o desenvolvimento dos projetos, a construção, operação, manutenção e muitos outros processos.

A complexidade crescente dos edifícios trouxe como uma das consequências o aumento da dificuldade no desenvolvimento e na gestão do processo de projeto. Dele participam um grande número de agentes, cujos projetos exigem o atendimento à variados códigos: normas, códigos legais, códigos de edificações, etc., nos quais os requisitos demandados devem ser atendidos.

Os códigos são escritos em linguagem humana. Amplos e complexos, exigem compreensão e conhecimento substanciais pelos usuários, muitas vezes são mal estruturados, podem ser inconsistentes, redundantes e contraditórios e em última instância, dependem da interpretação dos funcionários públicos, do arquiteto e demais projetistas.

Racionalizar o processo regulatório dos edifícios pode reduzir drasticamente o tempo necessário a fim de obter o alvará de construção, aumentar o resultado para o investidor e a receita fiscal para o município. Ademais, a sistematização do processo de análise de códigos deve resultar na redução de erros ou decisões inconsistentes de projeto. Por esses motivos, a automatização da verificação dos códigos, onde regras bem definidas podem ser aplicadas automaticamente, com a mínima intervenção do usuário, se faz cada vez mais necessária, (NAWARI, 2012).

O objetivo desse artigo é identificar e analisar as tecnologias desenvolvidas na área de verificação automática de regras e buscar a tendência das pesquisas nessa área.

Fundamentação

A busca de representações digitais apropriadamente práticas, tanto do edifício quanto dos códigos, tem sido um grande desafio para a Arquitetura, Engenharia e Construção (AEC) ao longo do tempo (NAWARI, 2012).

Com muitos anos de pesquisa e desenvolvimento nesta área, eram esperadas melhorias significativas; no entanto, segundo Jeong et al. (2009), estas melhorias, em termos de interoperabilidade, não foram cumpridas tanto quanto se esperava na prática. Paradoxalmente, segundo Hjelseth (2015), não temos a mesma eficiência em interpretar regulamentos do que temos em programá-los.

A adoção do BIM Eastman et al. (2008) permitiu o desenvolvimento de novos processos e o acesso a informação da construção em qualquer momento do seu ciclo de vida. De acordo com Eastman et al. (2009) a verificação automática de regras é o processo de utilização de […]”um software que não modifica um projeto, mas sim avalia um projeto com base na configuração de objetos, suas relações ou atributos”.

Em sistemas baseados em regras, aplicam-se restrições ou condições para um projeto proposto, obtendo-se resultados como “passar”, “falha”, “aviso” ou “desconhecido”.

Eastman et al. (2009) separam o processo de verificação de regras em quatro fases: a) interpretação das regras e sua estruturação lógica para a aplicação; b) preparação das informações necessárias do modelo BIM para o processo de checagem; c) checagem das regras aplicadas no modelo BIM e d) comunicação dos resultados (vista dos objetos não conformes).

Assim, um sistema baseado em regras inclui pelo menos dois elementos críticos: o modelo BIM do projeto e as regras.

Muitas iniciativas, que utilizam o modelo BIM, começam a partir de uma representação neutra do modelo de construção, tipicamente estruturado nas classes IFC Liebich et al. (2013), Buildingsmart (2014b), padrão neutro desenvolvido e mantido pela BuildingSMART (BUILDINGSMART, 2014A).

 A representação original do IFC em EXPRESS é muito próxima a uma estrutura de classes utilizada em qualquer linguagem de programação ou banco de dados. Portanto, a verificação de regras normalmente tem sido tipicamente implementada através de regras codificadas em linguagem computacional.

Mais recentemente os dados dos projetos vêm sendo representados no modelo de dados do Resource Description Framework (RDF) Schreiber e Raimond (2014), referenciando declarações e conceitos da Web Ontology Language (OWL2), (HITZLER et al. 2012).

A base lógica subjacente da OWL permite realizar o processo de verificação de regras concebido por Eastman et al. (2009). Também Kerrigan e Law (2003) indicaram a utilidade de uma base lógica na verificação de conformidade de regras, já em 2003, implementado nessa época como uma adição a linguagem de marcação XML simples. O mesmo argumento para uma base semântica ou lógica também foi feito por (HJELSETH, E.  e NISBET, N. 2010).

As regras acontecem em diferentes formas de representação. Eastman et al. (2009) apresentam três classificações para as formas de representação de regras, a saber:

  1. usando tradução de regras escritas codificadas em linguagem computacional,
  2. usando tabelas paramétricas e
  3. orientadas pela linguagem

O método orientado pela linguagem possibilita a extensibilidade do conjunto de regras conforme a necessidade, o que é possível apenas de forma limitada na abordagem de tabelas paramétricas ou de regras codificadas para a linguagem computacional. Eastman et al. (2009) subdividem os métodos orientados pela linguagem em duas alternativas:

  1. a) linguagem baseada em lógica. Por exemplo, a abordagem de Solihin, Wawan e Eastman, Charles (2015), que se baseia em grafos conceituais, os quais se baseiam em lógica de primeira ordem. Outro exemplo é o de Pauwels, Van Deursen, Verstraeten, et al. (2011) , de verificação semântica de regras, com base na descrição lógica, (BAADER et al. , 2008).
  2. b) linguagem orientada por domínio específico. Por exemplo, a linguagem Building Environment Rule and Analysis (BERA) proposta em (LEE, 2011) e (LEE, J.-K. et al. 2015).

As regras podem ser desenvolvidas ou criadas manualmente, quando representadas em linguagem codificada computacional. No caso de linguagem baseada em lógica existe a possibilidade de semiautomatizar o desenvolvimento de regras a partir da sua representação original em linguagem humana, como, por exemplo, estudado por (ZHANG E EL-GOHARY, 2013).

Independentemente da representação que é usada para representar as regras, várias técnicas estão disponíveis para desenvolver as regras.

Método

A revisão sistemática da literatura utilizou a metodologia de Dresch et al. (2015) e foi realizada no segundo semestre de 2017. A referida metodologia recomenda um protocolo de pesquisa, que foi seguido e está relatado a seguir. A pesquisa tem como problema principal entender o desenvolvimento dos estudos relacionados à verificação automática de regras e buscar as lacunas de conhecimento e estimar os desenvolvimentos futuros.

Foram pesquisadas as referências no tema verificação automáticas de regras com o uso do BIM, em edificações e infraestrutura. O horizonte da pesquisa compreendeu o período de 2009 até 2017, no idioma inglês. Foram buscadas as referências para o seguinte problema da pesquisa: quais são as tecnologias que vem sendo adotadas na verificação automatizada de regras em BIM, qual seria uma forma de categorização possível para elas e os resultados obtidos com os seus usos.

Adotaram-se os seguintes critérios de inclusão: a) periódicos: fator de impacto> 1, número mínimo de citações por referência= 1. Realizou-se uma pesquisa (na Web of Science ou nos próprios periódicos, uma vez que nem todas as publicações estão indexedas no Web of Science) para identificar os artigos mais citados na literatura, a fim de cobrir os artigos mais influentes neste campo. Ao fazer isso, não só temos um critério baseado na qualidade dos periódicos (fator de impacto), mas também um critério baseado na influência dos artigos na literatura; b) artigos de conferências: foram incluídos artigos dos Congressos CIBW78, ECPPM, entre outros, por se tratarem de congressos relevantes na área. Nesse caso não foram levadas em conta as citações, uma vez que esses artigos não são normalmente indexados nas bases de pesquisa e por esse motivo não oferecem a contagem direta das referências. Experimentou-se a contagem de referências através do Google Scholar, porém verificou-se problemas de qualidade nas referências encontradas, uma vez que a indexação no Google não leva em conta a qualidade da publicação que se utilizou da referência. Foram, por exemplo, encontradas várias referências utilizadas em trabalhos sem valor científico. Por esse motivo não foram levadas em conta as referências do Google.

Nas buscas foi utilizada a palavra BIM combinada com outra palavra-chave para limitar a busca ao campo de estudo da pesquisa. Foram utilizadas as seguintes combinações de palavras-chave: bim + (automated compliance checking, building codes, compliance checking, design code, linked data, ontology based, semantic web, code checking e rule checking).

Foram utilizadas as seguintes bases de dados on-line: Periódicos Capes, Web of Science, Elsevier e Science Direct.  No entanto, mesmo que a Web of Science e as demais bases sejam reconhecidas como os principais bancos de dados de citações com pesquisa de alta qualidade e multidisciplinar, elas possuem algumas limitações na ferramenta de busca, principalmente porque busca os termos apenas no título; resumo e palavras-chave dos artigos.

Considerando esta limitação, realizamos pesquisas adicionais nos bancos de dados dos journals: Automation in Construction, Journal of Computing in Civil Engineering, Advanced Engineering and Informatics, pois realizam uma pesquisa detalhada no artigo completo.

Os dados passaram por uma análise bibliométrica que fez a tabulação e a classificação pelos seguintes critérios: ano da publicação, períódico ou conferência, número de citações e temática da publicação, buscando identificar as tecnologias e correntes de raciocínio que vem sendo adotadas para essa área de pesquisa. Os indicadores obtidos nessa análise conduziram à leitura completa de cada publicação, buscando entender qual sua contribuição específica para o objetivo da pesquisa. Os dados ao final desse processo foram sintetizados para a discussão dos resultados obtidos.

Resultados

Foram selecionadas 84 referências que serão analisadas. A Figura 1 mostra a quantidade de publicações sobre o tema ao longo do tempo.

Figura 1 – Levantamento de publicações sobre o tema por ano

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Fonte: O autor

O tema começa a crescer de interesse em 2013, passa por uma queda em 2014 e salta em 2015 e 2016. O ano de 2017 ainda não acabou na data da pesquisa, porém se constata o crescimento importante do tema nos dois últimos anos. Do total pesquisado temos 56 publicações em journals (67%) e 28 em conferências (33%).

A Tabela 1 relaciona os cinco journals com maior número de artigos e de citações.

Nesse quesito, os jornais consagrados: Automation in Construction, Journal of Computing in Civil Engineering, Advanced Engineering and Informatics, Journal of Information Technology in Construction e Ai Edam-Artificial Intelligence for Engineering Design, somam 84% do conteúdo publicado e 88% do número de citações. A relação completa de journals (56) apontou o total de 990 citações das publicações pesquisadas.

Tabela 1 – Cinco primeiros journals com maior número de artigo e de citações.

Journal No. artigos % No. citações %
Automation in Construction 23 41% 632 64%
Journal of Computing in Civil Engineering 11 20% 156 16%
Advanced Engineering Informatics 6 11% 48 5%
Ai Edam-Artificial Intelligence for Engineering Design 2 4% 46 5%
Journal of Information Technology in Construction 5 9% 5 1%
Total 47 84% 924 90%

Fonte: O autor

A Tabela 2 relaciona os dez autores com mais citações. Alguns deles, como, p. ex: Eastman, aparecem como co-autores em outras publicações, porém o levantamento se restringiu somente ao autor principal. Observar que esses autores são responsáveis por 47% do número de publicações e 72% do número de citações, o que demonstra a influência de suas pesquisas.

Tabela 2 –Dez autores em número de citações

Autor No. Citações No. Publicações
Zhang, Sijie 227 3
Eastman, C. 164 1
Pauwels, Pieter 93 7
Lee, Jin-Kook 53 3
Zhang, Jiansong 51 6
Salama, D.M. 41 2
Yurchyshyna, Anastasiya 37 1
Zhong, B. T. 32 1
Solihin, W. 30 3
Kim, K. 27 1
Totais 755 (72%) 28 (47%)

Fonte: O autor

Categorização

Após a análise bibliométrica foi feita a leitura de todos os artigos. Adotou-se como critério de categorização a tecnologia adotada para o estudo de verificação automática de regras mencionada por Eastman et al. (2009) que estão marcadas com asterisco* na Tabela 3. Criaram-se outras classificações adicionais após a leitura detalhada das publicações. Observou-se um grande expectro de tecnologias que vem sendo pesquisadas. Publicações que se tratavam de revisões bibliográficas, não foram computadas na Tabela 3 (5 no total).

Após a apresentação da Tabela 3 serão feitos os comentários e a explicação de cada uma das tecnologias.

Tabela 3 –Categorização das referências pesquisadas

Categorias No. publicações %
Regras codificadas em linguagem computacional * 13 16%
Experimentos com softwares comerciais 12 15%
Linguagens baseadas em lógica* 11 14%
Ferramentas para extração e tradução das regras em Linguagem Computacional 11 14%
Ontologia 9 11%
Ferramentas de pesquisa e checagem de dados em RDF 5 6%
Ferramentas automáticas para extração das regras de textos comuns 5 6%
Linguagem orientadas por domínio     específico * 4 5%
Teorias 4 5%
Tabelas paramétricas * 3 4%
Semântica 2 3%
Total 79

Fonte: O autor

Discussão

Nesta seção as categorias encontradas serão estudadas e analisadas. Em casos que observamos sub-categorias marcamos com um bullet antes do nome.

Estudo das categorias e sub-categorias

Regras codificadas em linguagem computacional

Nisbet (2016) ao estudar o tema, define-o como um termo genérico para cobrir a maioria das linguagens de programação convencionais, como: Java e javascript, Dotnet, C / C ++, Visual basic. É caracterizado por uma direção de fluxo fixa, com base em um conjunto fixo de entradas e um conjunto fixo de saídas. Nesse sentido, é facilmente inserido em um processo comercial específico.

Também pode incluir linguagens procedurais que estão intimamente ligadas ao domínio alvo. Por exemplo, o sistema Singapore ePlanCheck foi desenvolvido usando o ExpressX, a linguagem procedural associada ao esquema Express usado para o desenvolvimento do buildingSMART IFC e padronizada na série de padrões ISO-10303 da série. Segundo Nisbet (2016) a interpretação dos códigos regulatórios e a verificação dos resultados é considerada pelo autor como um link fraco. Isso ocorre porque a semelhança entre o conteúdo regulatório da fonte e o código computacional não pode ser verificada, exceto por experiência coletiva ou pelo exame e testes públicos repetidos e extensivos.

  • BIMRL (BIM Rule Language)

De acordo com seu criador, Solihin, W. (2016), BIMRL é uma abreviação de BIM Rule Language. Inicialmente, essa linguagem fornecia um idioma padronizado para representar regras complexas. Em seguida, se expandiu para incluir as outras partes do sistema de verificação de regras automatizadas: a) um sistema de consulta eficiente para dados BIM (BIMRL Simplified Schema), b) ambiente de execução de regras (Interface BIMRL), c) linguagem de definição de regras padronizada (BIMRL) e d) suporte integrado para a geometria e as operações espaciais. Essa linguagem foi desenvolvida por Solihin em sua Tese de Doutorado, Solihin, Wawan (2016) e publicada em (DIMYADI et al., 2016).

A BIMRL foi desenvolvida como parte da Tese de Doutorado de Solihin, W. (2016) e, portanto, seus conceitos e detalhes estão disponíveis para acesso público. O software que define o idioma, o ambiente de execução e o módulo ETL (Extrair, Transformar, Carregar) para o esquema simplificado estão no processo para se tornar um projeto de código aberto que estará livremente disponível para o público em busca de esforços de pesquisa e desenvolvimento.

A BIMRL é um desenvolvimento relativamente recente (a dissertação foi publicada em dezembro de 2015). No entanto, os conceitos e o alcance das soluções foram significativamente influenciados pelo desenvolvimento do sistema CORENET ePlanCheck da Cingapura. Ele representa uma abordagem muito mais simplificada e padronizada, e ainda assim capaz de resolver regras complexas em um idioma relativamente simples, (ver (SOLIHIN E EASTMAN, 2016) e (SOLIHIN, W. 2016), para exemplos)

A linguagem BIMRL foi concebido para ser utilizado pelos especialistas em regras. Não é necessário escrever um programa complexo para executar regras bastante complexas com geometria integrada e suporte espacial. Ele também é projetado para extensibilidade com o conceito de funções de avaliação de plug-in que são muitas vezes necessárias para lidar com lógica excessivamente complexa ou conceitos tediosos. Ele também permite a regra parametrizada definindo variáveis ​​que podem ter os valores atribuídos antes da execução da regra.

  • Ifc Constraint Model

Os autores Nisbet e Humes (2016) conceituam o Ifc Constraint como um dos sub-esquemas principais identificados no diagrama de desenvolvimento IFC. Foi introduzido no IFC2x e racionalizado para IFC4.

O esquema IfcConstraintResource fornece a especificação de restrições (IfcConstraint) que podem ser aplicadas a qualquer objeto que seja um subtipo de IfcObjectDefinition ou IfcPropertyDefinition (através da provisão da classe de relacionamento IfcRelAssociatesConstraint). Além disso, as restrições podem ser aplicadas a objetos de recursos específicos, como um IfcProperty (através da provisão da classe de relacionamento IfcResourceConstraintRelationship).

Uma restrição deve ser nomeada e pode ter uma ou mais fontes dentro das quais ela é definida ou a partir da qual ela é tomada. Além disso, uma restrição pode ser atribuída opcionalmente a um ator criador, data de criação e uma descrição.

As restrições podem ser qualitativas (uma restrição objetiva) ou quantitativas (uma restrição ou métrica medida). Um qualificador pode ser aplicado a uma restrição objetiva que determina a finalidade para a qual é aplicada. Pode ser aplicado para definir os valores de restrição para além dos quais os códigos de construção podem ser violados ou para limitar a gama de valores resultante (por exemplo, o valor de X deve ser maior que A, mas inferior a B). Diversos propósitos possíveis são fornecidos através de uma enumeração.

Uma restrição ou métrica medida define o valor real ou os valores de uma restrição. Os valores podem ser definidos em termos de um requisito de referência que define a intenção da restrição, por exemplo, se o benchmark é maior ou menor do que o valor. Um valor de uma restrição pode ser definido de acordo com uma série de tipos de dados que estão disponíveis através de um mecanismo.

Como exemplo, temos Malsane et al. (2015) que desenvolveram um estudo para a verificação das regras de incêndio na Inglaterra e País de Gales.

  • PROLOG

O Prolog é uma plataforma clássica que implementa o paradigma da programação lógica. A programação lógica é diferente de outros paradigmas de programação, na medida em que os programas lógicos só precisam definir um problema e o processo de resolução é automatizado, graças ao mecanismo de raciocínio incorporado, suportado por estratégias de pesquisa e backtracking. O Prolog foi utilizado para representar regras de requisitos de código e para suportar a verificação automática de conformidade de regras, (ZHANG et al,  2016).

A eficácia da representação da informação e do método de raciocínio de conformidade, utilizando o Prolog, foi demonstrada na verificação das regras quantitativas no Capítulo 19 do Código de Construção Internacional 2009 e um caso de teste Zhang, Jiansong e El-Gohary, Nora M (2016), foi integrado em um sistema semântico natural de verificação automática de conformidade (SNACC) baseado em processamento de linguagem (NLP) que integra os métodos NLP com a representação lógica Prolog das regras de requisitos de código, bem como algoritmos automatizados de processamento de informações IFC,  (ZHANG e EL-GOHARY, 2013), (ZHANG e EL-GOHARY, 2015), (ZHANG et al, 2016), (ZHANG, JIANSONG e EL-GOHARY, NORA M, 2016).

  • BERA

A linguagem BERA foi projetada por JinKook Lee e definida para que sua implementação seja portátil para diferentes plataformas de modelagem de informações de construção Lee, J.-K. et al. (2015), Lee, Y. C. et al. (2015). Na fase de implementação da linguagem BERA, dois ambientes principais devem ser abordados: o ambiente livre de plataforma (em outras palavras, a parte frontal da BERA e a parte frontal comum para diferentes plataformas) e o ambiente dependente da plataforma BIM. A parte frontal é padrão para todas as outras implementações, enquanto a parte traseira varia de acordo com a plataforma BIM. A base da implementação alvo deste estudo é a Industry Foundation Classes (IFC) como modelos de informações de construção fornecidos, o Solibri Model Checker como um mecanismo IFC e a Java Virtual Machine (JVM) como um ambiente de compilação e execução. Em relação à implementação, a arquitetura da linguagem BERA é composta por dois componentes de alto nível conforme descrito abaixo.

Front-end: motor BERA: contém programas de idiomas geridos por usuários, o tradutor / intérprete BERA para o idioma alvo e outras representações e executores intermediários para gerar o modelo de objeto BERA.

Back-end: mecanismo personalizado: o idioma BERA não pôde ser executado sem um determinado modelo de construção. O mecanismo de modelagem de informações de construção é outra plataforma enorme. O Solibri Model Checker é a plataforma que o motor BERA usa, tanto em termos de modelos de objetos quanto em aplicações.

Experimentos com softwares comerciais

Existem diversas pesquisas que se utilizaram de softwares comerciais como plataforma de implementação para sistemas de regras e utilizados como plugins desses softwares: Lee et al. (2010) desenvolveu um algoritmo para o cálculo de distâncias em um edifício e o aplicou como um plugin no Solibri Model Checker; Lee et al. (2012) desenvolveu um banco de dados para a classificação de espaços utilizando o Solibri como platafoma; Zhang et al. (2013) pesquisando a segurança do trabalho em canteiro de obras desenvolveu um conjunto de regras aplicando-as como plugin do Tekla. Choi et al. (2014) utilizou o Solibri como plataforma para um sistema de verificação de rotas de fuga (InSightBIM).

Hongling et al. (2016) utilizou uma plataforma compostas pelos softwares Autodesk Revit e Unity 3D para estudar a segurança na construção de edifícios. Turkyilmaz (2016) utilizou as regras nativas do Solibri para o estudo de espaços de circulação de cadeiras de rodas. Kim et al. (2013) e Nguyen e Kim (2011) criaram plugins no Revit para o estudo de códigos urbanos enquanto Hammad et al. (2012) aplicaram o Navisworks para simulação temporal da construção identificando setores de risco na obra.

Linguagens baseadas em lógica

  • SWRL

SWRL é uma linguagem de regras para a web semântica e é capaz de executar a verificação de regras em relação a dados armazenados em ontologias.

Controle, Propriedade, Disponibilidade

O idioma SWRL é um padrão aberto, livremente disponível e gerenciado pelo W3C (World Wide Web Consortium). Isso significa que qualquer indivíduo ou organização é livre para desenvolver qualquer software que utilize o idioma, ou artefatos que executem regras usando essa linguagem.

Idade e estabilidade

O padrão SWRL foi originalmente definido em 2004 e, desde então, obteve uma adoção generalizada. Deve-se notar, no entanto, que o próprio SWRL é simplesmente um padrão para uma linguagem de regras. As seguintes ferramentas adicionais são necessárias para usá-lo: a) um mecanismo de regras que pode executar esta linguagem, b) um ambiente de criação para criar regras.

Base comercial

Há uma variedade de conjuntos de ferramentas disponíveis para executar regras SWRL. Esses incluem:

Artefatos de Execução: Existe apenas um mecanismo de regras que está atualmente em uso comum para SWRL. Trata-se do Pellet Complexible). O Pellet pode ser usado com bibliotecas Jena ou OWL-API. Ele fornece funcionalidades para verificar consistência de ontologias, calcular a hierarquia de classificação, explicar inferências e responder consultas SPARQL.

Ferramentas de criação: existe uma variedade de ferramentas disponíveis para suportar a criação de regras SWRL. Por exemplo, o Protégé Stanford) – da Universidade de Stanford – é um dos editores ontológicos mais amplamente utilizados. Ele também suporta a criação de regras SWRL.

Exemplo

Beach et al. (2015) adotaram a seguinte abordagem utilizada no Projeto RegBIM utilizando vários componentes:

  • A especificação da regra é realizada usando a RASE.
  • As regras especificadas na RASE são convertidas em um formato executável.
  • Um mecanismo de regras executa as regras.
  • Um dicionário é utilizado para realizar a tradução entre a terminologia utilizada nos regulamentos e a utilizada dentro de um modelo BIM.
  • Uma série de procedimentos são usados ​​para executar cálculos que não podem ser realizados pelo mecanismo de regras.

Expressividade e generalidade

Embora o SWRL tenha sido capaz de representar todas as regras no caso de teste de Beach et al. (2015), as limitações seguintes foram identificadas:

  • Não existe uma maneira de especificar uma ordem de execução entre as regras SWRL. Isso cria limitações quando certas regras exigem os resultados de outra regra para serem executados.
  • Não é possível expressar cálculos matemáticos. Isso significa que até mesmo os cálculos mais simples, ou seja, o cálculo de uma área deve ser incorporado em procedimentos.

Outros exemplos encontrados foram os de: Uhm et al. (2015) para análise de requisitos de contratos de construção, Zhang et al. (2015) para a proteção e diminuição de riscos de acidentes de trabalho, Zhong et al. (2012) para o controle de qualidade de obras.

  • Jena Rule Language

O aumento no número de documentos e conjuntos de dados descritos nas linguas da Web Semântica está levando a desenvolver cada vez mais aplicações projetadas para seu processamento Costa (2016). Muitas dessas aplicações implementam mecanismos de inferência para suportar o processamento automatizado desses dados.

Dentro desse grupo, os motores de inferência baseados em regras podem reutilizar regras descritas em linguagens de regras padronizadas.

Desta forma, afirma Costa (2016), as regras descritas nestes idiomas podem ser aplicadas para inferir novos conhecimentos a partir de informações descritas em linguagens da Web Semântica. Normalmente, as capacidades dessas linguagens são analisadas de acordo com sua expressividade, sintaxe e funções internas. Uma dessas linguagens de regras são as regras da Jena.

Jena é uma estrutura Java para a construção de aplicações da Web Semântica. Ela fornece uma extensa biblioteca Java para ajudar os desenvolvedores a desenvolver código que administra RDF, RDFS, RDFa, OWL e SPARQL de acordo com as recomendações publicadas do W3C. A Jena inclui um mecanismo de inferência baseado em regras para executar o raciocínio baseado em ontologias OWL e RDFS e uma variedade de estratégias de armazenamento para armazenar triplos RDF na memória ou no disco.

Costa e Pauwels (2015) utilizando a Jena desenvolveram uma prova de conceito para a verificação de restrições de parâmetros para lajes pré-moldadas.

Ferramentas para extração e tradução das regras em Linguagem Computacional

  • Legaldoc Legalrule

De acordo com Dimyadi e Governatori (2016), LegalDocML e LegalRuleML são dois padrões emergentes abertos que estão em desenvolvimento desde 2012 no domínio legal. Destinam-se a representar qualquer tipo de documentos legais e podem ser estendidos para incluir documentos não legais.

O conteúdo literal, a estrutura e os aspectos de apresentação de um documento são importantes para o “leitor humano”, pois mantêm a familiaridade do usuário com o documento, mas não são particularmente relevantes para uma máquina. O conteúdo lógico de um documento, no entanto, é humano e legível por máquina.

LegalDocML e LegalRuleML destinam-se a operar em conjunto para representar todos os aspectos de um documento conforme descrito acima. Os metadados contidos em LegalDocML fornecem um meio de manter a contrapartida com o LegalRuleML para garantir que ele esteja atualizado. LegalRuleML é uma extensão do RuleML que está sendo desenvolvida pelo Organisation for the Advancement of Structured Information Standards (OASIS). RuleML foi projetado para o intercâmbio de todos os tipos de regras da Web em um formato XML que é uniforme em vários idiomas e plataformas de regras. Tem ampla cobertura e é definida como uma família extensível de linguagens, cujo sistema modular de esquemas permite o intercâmbio de regras com alta precisão. Encontramos trabalhos de alguns pesquisadores explorando essa área, principalmente no desenvolvimento da linguagem sem ainda obterem casos práticos de implementação: (GORDON et al., 2009), (ATHAN et al., 2013), (ATHAN et al. 2014), (ATHAN et al., 2015).

  • RASE

Requisito, Aplicabilidade, Seleção e Exceção (RASE) é uma abordagem à verificação de regras desenvolvida pela empresa AEC3 após o projeto ePlanCheck de Cingapura.

A RASE é uma ferramenta que faz mark-up do conteúdo regulatório para torná-lo computável. O mark-up é feito através de editores de XML como o AltovaXMLspy. Ela prepara o conteúdo dos textos, classificando-os para a fase posterior, de conversão do texto para linguagem computacional, que é feita por outras ferramentas.

Em 2004, a AEC3 elaborou uma proposta de estrutura de tópicos para a União Européia para um projeto de desenvolvimento, mas isso não foi apoiado e o trabalho focou o Projeto de Verificação Automatizada de Código ICC, mais tarde denominado ‘SmartCodes’, desenvolvido nos Estados Unidos.

A RASE é adequada para as seguintes funções: a) criação e verificação de conformidade de código assistida por computador, b) análise e comparações de códigos, c) filtragem e diálogo estruturado, d) controle de objetos paramétricos. A pesquisa localizou publicações a respeito em: (HJELSETH, E.  e NISBET, N. 2010), (HJELSETH, EILIF e NISBET, NICK 2010), (HJELSETH e NISBET 2011),

Ontologia

  • Web Ontology Language (OWL)

A W3C Web Ontology Language (OWL) é uma linguagem da Web semântica projetada para representar um conhecimento rico e complexo sobre coisas, grupos de coisas e relações entre coisas. A OWL é uma linguagem baseada em lógica computacional, de modo que o conhecimento expresso em OWL pode ser explorado por programas de computador, por exemplo, para verificar a consistência desse conhecimento ou para tornar explícito o conhecimento implícito. Os documentos OWL, conhecidos como ontologias, podem ser publicados na World Wide Web e podem se referir ou serem referidos de outras ontologias OWL. OWL faz parte das tecnologias da Web Semântica do W3C, que inclui RDF, RDFS, SPARQL, etc.

O tema vem crescendo de interesse nos últimos anos e muitos estudos teóricos vem sendo feitos. Os principais pesquisadores dessa área são Pieter Pauwels da Universidade de Guent na Bélgica e Jakob Beets da Universidade de Tecnologia de Eindhoven.

Beetz et al. (2009) estudaram a transformação da linguagem EXPRESS para a ontologia ifcOWL, Pauwels, Van Deursen, De Roo, et al. (2011) estudaram a transformação de dados geométricos na web semântica, Terkaj e Šojić (2015) propuseram melhorias na ontologia ifcOWL,  Venugopal et al. (2015) concluiram que : “[…]uma ontologia estruturaria a interoperabilidade global das ferramentas BIM, proporcionando uma estrutura de taxonomia e classificação formal e consistente para estender o IFC e para definir subconjuntos como definições de exibição de modelo (MVD).”

Ferramentas de pesquisa e checagem de dados em RDF

  • SPARQL e SPIN

SPARQL e SPIN são tecnologias implementadas para consulta e verificação de dados RDF. O SPARQL foi padronizado pelo Grupo de Trabalho de Acesso a Dados RDF (DAWG) do World Wide Web Consortium (W3C) e é uma das tecnologias fundamentais no mundo da Web Semântica e dos Dados Vinculados Prud’hommeaux e Seaborne (2008). O SPIN é um framework desenvolvido e mantido pelo TopQuadrant para utilizar SPARQL como uma linguagem de regras (KNUBLAUCH et al., 2011).

SPARQL é um padrão W3C para consulta de triplos RDF. Como uma das tecnologias-chave na arquitetura da Web Semântica, o SPARQL é amplamente implementado por quase todas as APIs RDF e bancos de dados. O SPARQL oferece funcionalidades completas de CRUD (criar, ler, atualizar e excluir) por diferentes tipos de formulários de consulta, possibilitando consultar modelos BIM em ontologia IFCOWL para a verificação de regras.

A sintaxe SPIN SPARQL fornece uma sintaxe RDF para SPARQL, permitindo que as consultas SPARQL possam ser armazenadas e mantidas com dados RDF. O vocabulário de modelagem SPIN fornece um meta-vocabulário para organizar e manipular consultas SPARQL, facilitando o raciocínio baseado em regras e a verificação de restrição de dados. Um exemplo de uso do SPIN em verificação de regras é descrito em Zhang e Beetz (2015) e para verificação da integridade de modelos IFC em (GU et al., 2016).

Ferramentas automáticas para extração das regras de textos comuns

  • NLP

De acordo com Jiansong (2016), NLP significa processamento de linguagem natural, que visa permitir que os computadores compreendam e processem o texto e a linguagem natural do lanaguge de maneira humana. Ela foi utilizada com sucesso no processamento de informações em muitos domínios, como domínios médicos, empresariais e legais.

Os métodos automatizados de extração e transformação de requisitos de código construídos com técnicas de NLP podem ser integrados com muitos tipos diferentes de representações de regras de requisitos de código, como RASE, SWRL e N3Logic. Li et al. (2016) desenvolveu um sistema para executar regras espaciais em um sistema de informação geográfica para identificar as não conformidades; Zhou e El-Gohary (2016) apresenta um algoritmo para classificar cláusulas em documentos regulatórios ambientais; Zhou e El-Gohary (2017) desenvolveu um algoritmo para a verificação de conformidade com códigos de consumo energético.

Linguagens orientadas por domínio específico

Liu et al. (2013) desenvolveram uma linguagem baseada em consultas (query language) para sistemas de ar condicionado (HVAC). Segundo os autores, os resultados dos testes validação mostram que a linguagem de consulta e os mecanismos de consulta específicos do domínio desenvolvidos são capazes de representar as consultas dos algoritmos de análise e recuperar automaticamente as informações necessárias. Liu et al. (2013) relatam uma limitação com esta abordagem é que, por haver diferentes modelos de sistemas HVAC, os usuários deverão adicionar novas relações funcionais à linguagem de consulta e mecanismos para suportar as diferentes combinações de componentes HVAC.

Park et al. (2016) desenvolveu a linguagem KBimCode específica para representar as sentenças regulatórias do Korea Building Act como regras computaveis focadas nos requisitos relacionados à permissão de construção. O KBimCode pretende alcançar uma maneira neutra e padronizada de fazer regras em uma sintaxe fácil de usar, segundo (PARK et al., 2016).

Tabelas paramétricas

Segundo Lee (2016), as tabelas paramétricas são amplamente utilizadas para a captura informal de conhecimento e expectativas. Em particular, essas tabelas foram usadas para tornar essas regras acessíveis e editáveis ​​pelos participantes do domínio.

Exemplos:

  • O projeto Georgia Design Tech / GSA Court Design tabulou as regras de configuração e circulação encontradas no guia de design da Corte GSA. Eventualmente, 14 planilhas diferentes foram usadas, refletindo o número de estruturas lógicas encontradas. Uma abordagem de modelo similar foi tentada após a aplicação da análise de NLP (processamento de linguagem natural).
  • Os estágios iniciais do projeto ICC SmartCodes usaram uma planilha para resumir as regras e os comentários editoriais. O comentário incluiu se as regras eram consideradas demasiado abstratas ou complexas para serem consideradas. À medida que estes foram reexaminados, percebeu-se que nenhuma planilha única ou família de planilhas poderia abranger a variedade de estruturas lógicas encontradas, o que levou à adoção da abordagem RASE.
  • A buildingSMART adotou um uso sistemático do formato de planilha para desenvolver e documentar conjuntos de regras do MVD.
  • Requisitos específicos de implementação para contextos específicos, por exemplo, o uso de atributos especificos e códigos de classificação na Noruega.
  • Tan et al. (2010) desenvolveram um sistema para a verificação de regras em fachadas e Lee e Eastman (2015) para regras de e estrutura de validação formalizada de um modelo BIM pertencente a um MVD (model view definition).

Conclusão

O tema vem tendo interesse crescente dos pesquisadores conforme os dados bibliométricos apontaram. A metodologia da revisão sistemática, utilizada no estudo, possibilitou entender o desenvolvimento dos estudos relacionados à verificação automática de regras, buscar as lacunas de conhecimento e estimar os desenvolvimentos futuros.

Pode se observar que a grande parte dos estudos estão relacionados a utilização de regras codificadas em linguagem computacional. Os exemplos mais consistentes são o desenvolvimento das linguagens BERA e BIMRL. A linguagem BERA, contudo foi desenvolvida sobre uma plataforma comercial (Solibri Model Checker) onde foram utilizadas as suas APIs. Cabe notar que as APIs do Solibri não são comercialmente abertas para os usuários. Pode se inferir que foram disponibilizadas somente para os casos relacionados, o que restringe o horizonte das pesquisas para a massa dos pesquisadores. Por outro lado, a BIMRL tem uma proposta mais aberta, pois se utiliza totalmente de recursos de código aberto (open source). Verificamos que o código fonte da BIMRL se encontra aberto no repositório GitHub, permitindo que os pesquisadores possam desenvolver aplicações a partir de uma pesquisa já estruturada.

Outra porção importante das referências verificou o desenvolvimento de plugins acoplados à aplicativos comerciais como o Revit, Tekla e Solibri. Deles somente o Revit possui sua API aberta, sendo, portanto, uma oportunidade para o desenvolvimento de aplicações sobre esse aplicativo.

Foram encontradas muitas referências no domínio da web semântica em linguagens estruturadas em linguagens lógicas, p.ex.: SWRL e em ferramentas para pesquisas de RDF, como o SPARQL – SPIN. O interesse pelas linguagens lógicas baseadas nos fundamentos da web semântica tem crescido, graças aos esforços de pesquisadores como Pauwels e Beetz, contundo a leitura das publicações mostra que as pesquisas ainda não estão maduras nessa área, com excessão dos trabalhos de Beach et al. (2015) que podem ser entendidos como os mais avançados da área. Porém todos esses trabalhos ainda são de natureza conceitual e exploratória. O universo dessas análises revela, contudo, a disposição dos pesquisadores em vencer as barreiras do IFC, notadamente às de sua interoperabilidade. As leituras mostram uma tendência no sentido de adotar a ontologia IFCOWL e possibilitar a utilização de inúmeras ferramentas para o desenvolvimento de aplicações de verificações de regras.

Embora a linguagem EXPRESS, sob a qual foi desenvolvido o IFC, apresente diversas limitações relatadas nas pesquisas, a sua utilização ainda parece ser longa no universo BIM.

As referências não demonstram inovações no sentido de abolir o IFC, mas em adequá-lo a utilização das linguagens semânticas.

O levantamento geral mostrou, contudo, pouca evolução prática: as principais linguagens desenvolvidas como BIMRL e BERA ficaram restritas aos laboratórios dos pesquisadores. Não foram percebidas transferências desses conhecimentos em relação às suas referências, pois em geral, as referências a esses conhecimentos são em maior parte citações sem a devida agregação de valor esperado.

Uma constatação óbvia se fez presente: o pesquisador Charles Eastman ainda lidera o tema e as linguagens BERA e BIMRL foram desenvolvidas por seus alunos. Não foram observados o desenvolvimento de novas linguagens fora desse cluster. Os pesquisadores Pauwels e Beetz tem atuação conceitualmente forte e suas pesquisas indicam que mudanças poderão ocorrer no desenvolvimento de linguagens voltadas à ontologias e às linguagens web semânticas, porém ainda é prematuro prever que isso realmente ocorrerá.

De qualquer forma, os estudos em web semântica e suas ontologias demonstraram novas oportunidades de pesquisas em direção ao desenvolvimento de novas linguagens para a verificação de regras.

Foram observadas lacunas na etapa de preparação de regras, embora existam as metodologias da RASE ou da NLP, poucas pesquisas foram efetuadas nessa área.

Da mesma forma, a totalidade das pesquisas se concentra na obtenção dos resultados das buscas, porém, quase nenhum aborda a interface gráfica do usuário e experiências em transformar a experiência amigável para o usuário leigo.

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Sobre o autor

Leonardo Manzione é o fundador da COORDENAR e editor desse blog. Mestre e Doutor em Engenharia pela Escola Politécnica da USP, e especializado em consultoria BIM. Ele pode ser contatado através desse site clicando aqui.

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