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|title=Integração de Dados Usando Ontologias e Regras Lógicas para Automação da Certificação LEED de Projetos da Construção Civil (Data Integration Using Ontologies and Logical Rules for Automation of LEED Certification of Civil Construction Projects)
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|volume=Vol-2728
|authors=Marcello Peixoto Bax,Cristiano Geraldo Teixeira Silva
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==Integração de Dados Usando Ontologias e Regras Lógicas para Automação da Certificação LEED de Projetos da Construção Civil (Data Integration Using Ontologies and Logical Rules for Automation of LEED Certification of Civil Construction Projects)==
https://ceur-ws.org/Vol-2728/doctorate2.pdf
Integração de Dados usando Ontologias e Regras Lógicas
para Automação da Certificação LEED de Projetos da
Construção Civil
Marcello Peixoto Bax, Cristiano Geraldo Teixeira Silva
ECI - PPGGOC - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Av. Antônio Carlos, 6627 - Pampulha - 31270-901
Belo Horizonte - Minas Gerais - Brazil
bax.ufmg@gmail.com, cgts.br@gmail.com
Abstract. The evaluation of green constructions aims to measure the
sustainability performance of buildings and is important for improving the
environment that is suffering from increasing deterioration. However, most
assessment tasks are still performed manually, consuming time and increasing
the possibility of errors. New technologies can provide greater efficiency in the
evaluation of constructions. The use of semantics technologies is an alternative
for data integration and making inferences to support decision making. This
work presents a proposal to integrate data and support the evaluation of a
construction in terms of meeting the requirements for a "green" certification.
Logical rules of the semantic web and queries on knowledge graphs will be
used to generate inferences that help automate the evaluation process. The first
version of this model is presented to demonstrate the application of the
solution in projects, considering the integration of data and the insertion of the
rules for the evaluation criteria for LEED certification. It is expected to apply
other languages for inference according to the variety of evaluation criteria
and the integration of these in a single solution.
Resumo. A avaliação de edifícios "verdes" (sustentáveis) objetiva mensurar o
desempenho em sustentabilidade das edificações e é importante para melhorar
o meio ambiente em crescente deterioração. No entanto, a maioria das tarefas
de avaliação ainda é realizada manualmente, consumindo tempo e
aumentando a possibilidade de erros. O emprego de tecnologias semânticas é
uma alternativa para integrar dados e realizar inferências no processo de
tomada de decisões. Este trabalho apresenta uma proposta para integrar
dados e apoiar a avaliação de uma construção quanto ao atendimento dos
requisitos de uma certificação "verde". Regras lógicas da web semântica e
consultas em grafos serão empregadas para gerar inferências que auxiliem a
automatização do processo de avaliação. A primeira versão deste modelo é
apresentada como prova de conceito para uma solução que avalia a
certificação LEED de projetos.
Copyright © 2020 for this paper by its authors. Use permitted under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
1. Introdução
Ontologias representam um domínio de conhecimento, estabelecendo uma estrutura
com regras e critérios que regulam a combinação entre conceitos e relações no domínio.
O W3C LBD CG (Linked Building Data Community Group) propõe ontologias que
descrevem produtos da construção civil como soluções para representar a semântica dos
dados [Rasmussen et al. 2018]. Na construção civil tem-se a ontologia ifcOWL BIM
(Building Information Modeling), usada para simular um empreendimento em seu ciclo
de vida [Baracho et al. 2017; Sacks et al. 2018].
Diante do crescente uso da modelagem BIM, surge a oportunidade de utilizar seus
dados e outros relacionados ao ciclo de vida, para analisar diferentes aspectos do
empreendimento. Em um fluxo de trabalho integrado, mediado por ontologias, o
mapeamento entre os elementos da construção e outros dados de observação podem
auxiliar na análise de projetos. A preocupação com o uso de recursos e do meio
ambiente em projetos levou ao conceito de “construção verde”, cada vez mais
significativo na indústria da construção. Para obter o selo verde, a avaliação do projeto
da construção é indispensável. A avaliação tradicional, realizada manualmente, é
trabalhosa e propensa a erros [Jiang et al. 2018]. Portanto, avaliar uma construção para
certificar sua sustentabilidade requer métodos mais inteligentes. A representação
semântica da construção por ontologias pode permitir que os colaboradores de um
projeto obtenham informações combinadas com outras fontes, enriquecendo as análises.
Este método de representação é potencialmente vantajoso para auxiliar a certificação
por permitir inferências, integrações e consultas usando a ifcOWL e outras ontologias
integradas, um diferencial inovador diante das limitações do modelo IFC (Industry
Foundation Classes) , nativo do BIM [Niknam & Karshenas 2017].
Linguagens de regras como SWRL (Semantic Web Rule Language) e SPIN (SPARQL
1
Inferencing Notation) são usadas, em diferentes soluções, para representar o
conhecimento e o raciocínio automático. Possuem alta expressividade e são de fácil
entendimento, desempenhando papel relevante em muitas áreas, incluindo a construção
civil [Ma et al. 2014]. Este trabalho visa contribuir para investigar a adoção de
tecnologias semânticas para proporcionar maior eficiência na avaliação de projetos de
edificações. Para tanto, pretende-se elaborar uma ontologia a ser aplicada na avaliação
de uma construção com relação à sua certificação verde, LEED (Leadership in Energy
and Environmental Design) . Aplicando-se regras lógicas e consultas em grafos
espera-se apoiar a análise de especialistas neste contexto.
Na Seção 2 do artigo apresenta-se os trabalhos relacionados, a Seção 3 descreve o
método usado e Seção 4 explicita a modelagem inicial experimental do protótipo de
uma abordagem de integração de dados usando ontologias e inferências para automação
da certificação LEED de projetos da construção civil. Finalmente, a Seção 5 sintetiza as
conclusões.
1
Disponível em: http://spinrdf.org/
2. Trabalhos Relacionados
É possível encontrar pesquisadores que investigaram interdependências
multidisciplinares para o projeto de edifícios verdes com foco na otimização
computacional e colaboração na elaboração do projeto [Azhar et al. 2011; Geyer 2012;
Hong et al. 2019]. Identifica-se também estudos recentes relacionados ao uso de
ontologias para identificar materiais e realizar análises automatizadas de características
da construção para certificação verde. Zhang et al. (2019) abordam a utilização de
ontologia com regras SWRL para inferir a pontuação em tempo real de projetos verdes,
integrado a um ambiente informatizado de comunicação social. Nesta mesma linha de
pesquisa, Jiang et al. (2018) apresentam uma ontologia com utilização de regras SRWL.
Os resultados experimentais demonstraram que a base de conhecimento BIM pode
servir para a sustentabilidade da construção, bem como o compartilhamento,
manutenção e aquisição de conhecimento entre os diferentes participantes do projeto.
Também pode-se observar em Xu et al. (2019) que a utilização da inferência ontológica
para um item de avaliação permite pesquisar aspectos que necessitam de melhorias na
edificação e ajuda os gerentes de projeto a usar os dados BIM.
As pesquisas acima não abordam a integração com dados abertos para análise do
entorno, nem a aplicação de inferências para análises quantitativas, pontos-chave deste
projeto. Nossa proposta busca modelar relações mais complexas para a análise de
certificação verde.
3. Metodologia
Um modelo conceitual simplificado será desenvolvido, envolvendo as ontologias
ifcOWL, SimpleBIM, BOT e BIMSO, para armazenar dados de um projeto construtivo
em BIM. A certificação LEED proverá critérios para avaliar os projetos representados
no modelo [Leed 2014].
Dicionários semânticos de dados [Rashid et al. 2020] produzirão grafos e integrarão,
por meio de ontologias, dados externos sobre o entorno de uma edificação com os dados
internos do projeto.
Os conjuntos de dados serão inseridos em um triplestore para realização das consultas e
2 3
inferências em SPARQL . Consultas de dados espaciais, baseadas em GeoSPARQL ,
fornecerão inferências para o critério de localização e transporte. Uma consulta final
apresentará o resultado das inferências sobre as pontuações obtidas para a certificação.
De posse do modelo elaborado, esta proposta será validada com outros projetos
construtivos em BIM e dados abertos tabulares sobre o entorno, obtidos no site da
4
prefeitura de Belo Horizonte .
2
https://www.w3.org/TR/sparql11-overview/
3
https://www.ogc.org/standards/geosparql
4
Disponível em: http://bhmap.pbh.gov.br/
4. Modelagem inicial
Uma ontologia simplificada foi criada contemplando os dados necessários para a análise
de critérios para certificação LEED. A Figura 1 exibe as classes utilizadas para
organizar os materiais e as zonas de um projeto construtivo, bem como os critérios a
serem pontuados.
Figura 1. Ontologia simplificada
Dados abertos tabulares, com coordenadas geométricas padronizadas pela OGC5, de
meios de transportes, trajetos e parques foram convertidos em RDF. Diante das opções
para conversão de dados tabulares para RDF [Ding et al., 2011; Jeremy et al., 2015;
6
Rashid et al., 2020], optou-se pela ferramenta sdd2rdf que permite a inserção de
conceitos implícitos e apresenta um nível abstrato para simplificar o mapeamento. O
grafo RDF gerado contém a formalização dos dados e favorece a integração para
consulta sobre locais da cidade por dados espaciais.
A utilização de regras lógicas é uma solução para automatizar a avaliação dos critérios
LEED. Uma vez que os dados BIM são integrados a outros, optou-se pela linguagem
SPARQL para centralizar as inferências. Como exemplo de conversão de regras lógicas
SWRL para inferências em SPARQL, adota-se aqui o critério que avalia a instalação de
uma área de bicicletas, calculada sobre a quantidade de unidades do edifício. A regra (1)
foi criada no Protégé para esta avaliação.
sebim:BicycleFacility(?w)^sebim:Material(?m)^sebim:hasMaterialClassification(?m,
sebim:RackBike) ^ sebim:value(?m, ?n) ^ swrlb:greaterThanOrEqual(?n, 4) -> (1)
sebim:score(?w, 1)
O INSERT (2) apresenta a conversão com a criação de uma tripla inferida no conjunto
de dados, direcionando a pontuação à classe correspondente ao critério de instalação
para bicicletas.
5
https://www.ogc.org/standards/geosparql
6
https://github.com/tetherless-world/SemanticDataDictionary
INSERT {?w "1"^^xsd:decimal }
WHERE {
?m rdf:type sebim:Material.
?m sebim:hasMaterialClassification sebim:RackBike.
(2)
?m sebim:value ?n.
?w rdf:type sebim:BicycleFacility.
FILTER (?n > 4).
}
As consultas para análises sobre o entorno, como a análise do acesso a pontos de ônibus
(3), exigem a utilização de funções GeoSPARQL.
INSERT {?w "1"^^xsd:decimal }
WHERE {
?build rdf:type sebim:Terrain.
?build geo:asWkt ?pb.
?build ?x ex:Busstation.
(3)
?bus ?y ex:Geometria.
?bus geo:asWKT ?pl.
?w rdf:type sebim:QualityTransport.
FILTER (geof:distance(?pb, ?fpl, uom:metre) <= 800)
}
Este primeiro modelo ainda não contempla todos os critérios para avaliação de uma
nova construção para certificação. O próximo passo é enriquecer a ontologia
simplificada apresentada, anotar para ontologias outros dados abertos tabulares, realizar
novas inferências e apresentar os resultados ao usuário final em um protótipo.
5. Considerações Finais
O modelo preliminar apresenta a viabilidade no emprego das tecnologias semânticas
para automatizar a avaliação das construções para certificação LEED. Integrar dados
BIM com outros dados abertos sobre o entorno, bem como aplicar consultas em grafos
são tarefas em andamento na pesquisa atual. A abordagem de novas tecnologias para
avaliação de construção verde visa compensar a inexperiência e a energia limitada
dedicadas ao processo de análise, reduzindo o tempo e os erros.
Novas experimentações proporcionarão o refinamento das consultas para a
implementação de um sistema eficiente para automação de certificação LEED. Além
disso, espera-se que aplicações similares possam favorecer à automação na avaliação de
projetos construtivos como autorização de construção nas prefeituras, entre outras
avaliações que exigem análises complexas e a interoperabilidade de diferentes fontes de
dados.
Referências
Azhar, S.; Carlton, W.A.; Olsen, D.; Ahmad, I. (2011), Building information modeling
for sustainable design and LEED rating analysis. Automation in Construction, v. 20,
p. 217–224.
Baracho, R. M. A., Pereira Junior, M. L., Almeida M. B. (2017), Ontologia, Internet das
Coisas e Modelagem da Informação da Construção (BIM): Estudo Exploratório e a
Inter-relação entre as Tecnologias. Ontobraz: Brazilian Ontology Research Seminar.
Ding, L.; Lebo, T.; Erickson, J.; Difranzo, D.; Williams, G; Li, X.; Michaelis, J.;
Graves, A.; Zheng, J.; Shangguan, Z.; Flores, J. McGuinness, D.; Hendler, J. (2011),
TWC LOGD: A portal for linked open government data ecosystems. Journal of Web
Semantics, v. 9, n. 3, p. 325–333.
Geyer, P. (2012), Systems modelling for sustainable building design. Advanced
Engineering Informatics, v. 26, p. 656–668.
Hong, S., Lee; S., Yu, J. (2019) Automated management of green building material
information using web crawling and ontology. Automation in Construction, p.
230–244.
Jeremy T.; Herman, I.; Kellogg, G. (2020), Generating RDF from Tabular Data on the
Web. Disponível em: . Acesso em: 15 abr. 2020.
Jiang, S.; Wang N.; Wu, J. (2018), Combining BIM and Ontology to Facilitate
Intelligent Green Building Evaluation, Journal Comput. Civ. Eng., v. 32, n. 5, p.
1–15.
Leed (2014), Projeto e Construção de Edifícios. LEED USGBC, 183 p.
Ma, Z.; Zhang, F.; Yan, L.; Cheng, J. (2014), Fuzzy Knowledge Management for the
Semantic Web Studies in Fuzziness and Soft Computing. Springer, v. 6, 282 p.
Niknam, M.; Karshenas, S. (2017), A shared ontology approach to semantic
representation of BIM data. Automation in Construction, p. 22–36.
Rashid, S. M.; McCusker, J P.; Pinheiro, P.; Bax, M. P.; Santos, H.; Stingone, J. A.;
Das, A. K.; McGuinness, D. L. (2020), The Semantic Data Dictionary – An
Approach for Describing and Annotating Data. Data Intelligence, p. 443–486.
Rasmussen M. H.; Frausing C. A.; Hviid C. A.; Karlshøj, J. (2018), Demo: Integrating
Building Information Modeling and Sensor Observations using Semantic Web. In:
9th International Semantic Sensor Networks Workshop.
Sacks, R.; Eastman, C.; Lee, G.; Teicholz, P. (2018), BIM Handbook: A Guide to
Building Information Modeling for Owners, Managers, Designers, Engineers, and
Contractors. New Jersey: John Wiley & Sons Inc. 682 p.
Xu, Z., Wang; Zhou, W.; Yuan, J. (2019), Study on the Evaluation Method of Green
Construction Based on Ontology and BIM. Advances in Civil Engineering, v. 1, p.
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Zhang, D.; Zhang, J.; Guo, J.; Xiong, H. (2019), A Semantic and Social Approach for
Real-Time Green Building Rating in BIM-Based Design. Sustainability, v. 11, p.
1-16.