Исследователи представили гибридно реляционно-графовый фреймворк, который превращает IFC в базу данных Проблема анализа файлов формата IFC в том, что они большие, и их нельзя «скормить» нейросети целиком. Команда разработки из Университета Нового Южного Уэльса (Австралия) придумала вариант: преобразовать IFC-файл в структурированную базу данных (граф), а потом уже работать с ней через нейросеть. Что это даёт: — можно задавать вопросы по модели на обычном языке; — нейросети не нужно загружать весь файл целиком, что позволяет обойти лимит контекста; — работает на моделях любого размера — от маленьких до огромных (до 55 тысяч элементов). Систему протестировали на трёх реальных моделях в формате IFC. Точность ответов — от 93,3 до 100% Сейчас научная работа проходит рецензирование. В планах — научить систему работать не только со зданиями, но и с городскими 3D-моделями. Это один из результатов более масштабной работы — «создание диалоговой системы, которая позволит взаимодействовать на естественном языке со сложными геопространственными наборами данных». Проект «Geospatial Intelligence to Support Machine–Human Native Conversation».реализуется в рамках программы FrontierSI.