Aprendizaje sobre grafos
Entrena modelos sobre nodos y edges para aprender estructura espacial, vecindarios semánticos, predicción de relaciones, embeddings de edificios y patrones de topología BIM.
Para equipos de IA
Cómo Buildata encaja en flujos reales de IA.
Buildata funciona como una capa de datos entre los estándares BIM/IFC y los sistemas de inteligencia artificial. En vez de limpiar exports IFC manualmente, entrega datos sintéticos semánticos listos para experimentación, entrenamiento y validación.
Por qué importan los datasets BIM sintéticos
Los modelos BIM reales suelen estar restringidos por propiedad intelectual, confidencialidad, calidad variable y formatos inconsistentes. Los datasets sintéticos permiten crear volumen, trazabilidad y variación sin exponer proyectos reales.
Aprendizaje automático tabular
Usa features estructurados y tareas derivadas para clasificación de entidades, predicción de materiales, completitud de propiedades, validación de reglas y benchmark reproducible.
BIM LLMs
Las muestras de instrucción, razonamiento y QA permiten entrenar o evaluar modelos que explican, clasifican y responden preguntas sobre entidades IFC, relaciones y propiedades BIM.
Visión computacional BIM
Los datasets visuales convierten modelos IFC sintéticos en renders RGB y anotaciones COCO, ImageNet o PASCAL VOC para detección, clasificación visual y pruebas de software de visión aplicada a construcción.
Neo4j y razonamiento
La exportación Cypher permite cargar el dataset como grafo consultable para búsqueda semántica, QA topológico, exploración de relaciones y prototipos de copilotos BIM.
Para quién es
Startups de IA AEC, equipos de software BIM, universidades, laboratorios de investigación, digital twins, equipos openBIM y organizaciones que necesitan datos trazables para entrenar o validar modelos.
Ejemplo de razonamiento de relaciones
{
"instruction": "Identify the BIM relationship between the two elements.",
"input": "Element A: IfcProject\nElement B: IfcSite\nContext: IfcProject is part of the spatial hierarchy under IfcSite",
"output": "RelAggregates",
"task_type": "relationship_reasoning",
"building_id": "building_000001"
}Ejemplo de QA de edificio
{
"instruction": "Answer the question about the BIM building.",
"input": "Question: How many storeys does the building have?\nContext: Building ID: building_000001\nTypology: residential\nStoreys: 12",
"output": "The building has 12 storeys.",
"task_type": "building_qa",
"building_id": "building_000001"
}Utiliza datasets BIM preparados para entrenar IA de verdad.
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