Brasil
O BIM desempenha um papel crucial na Indústria 4.0, trazendo desafios significativos no gerenciamento e análise de dados. O avanço tecnológico facilita a obtenção de dados, viabilizando práticas de aprendizado profundo, como visão computacional, previsão de defeitos e análise de riscos. Este estudo investigou técnicas de inteligência artificial (IA) no contexto do Building Information Modelling (BIM), visando explorar linhas de conhecimento através de uma revisão sistemática e crítica de produções científicas. Os resultados de 101 publicações destacam a importância da padronização e gestão de dados na integração com plataformas de gerenciamento. Estas estão focadas na etapa de facilities, monitoramento, uso e manutenção de ambientes construídos, utilizando sensoriamento e escaneamento de dados, além de propostas para prevenir erros durante o projeto e construção. Paralelamente são discutidas tendências, como enriquecimento semântico IFC, obtenção de dados por IA e uso de Gêmeos Digitais (DT) na automatização de informações. Este trabalho serve de recurso para pesquisadores, profissionais da construção e tomadores de decisão interessados nos avanços na gestão da informação em BIM com IA. Também propõe fluxos de aprendizagem a partir do mapeamento do estado da arte, análise de cluster e redes de conexão por citações e palavras-chave, fornecendo insights para pesquisas futuras.
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