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Obiettivo del progetto è la creazione di un nuovo workflow basato sulla finalizzazione del dato digitale da rilievo integrato verso una modellazione BIM “adattativa”. Attraverso procedure di segmentazione dei modelli digitali, la mole di dati ottenuti attraverso diverse procedure geomatiche viene “scomposta” per creare un popolamento informativo del modello BIM adattato alle necessità di gestione dell’intervento sull’esistente. Al fine di ottenere un’implementazione informativa adattata dei modelli parametrici, il dato digitale sorgente verrà segmentato sfruttando processi dell’Intelligenza Artificiale su specifiche tematizzazioni (documentazione, analisi, monitoraggio, progetto) e criteri (materiali, tecniche, componenti, strutture, conservazione), secondo un Protocollo di ottimizzazione per il processo rilievo-modellazione e per la scomposizione tematica e il popolamento, applicando il workflow su test tematici. Il risultato è un modello BIM innovativo e interdisciplinare: l’analisi tematica della nuvola di punti segmentata consente di gerarchizzare, estrarre e gestire specifici parametri all’interno del modello BIM, contribuendo a risolvere l’onerosità di estrazioni dirette e reiterate ed efficientando la gestione temporale di processi/cantieri.