## Evolusi Peran Arsitek di Era Artificial Intelligence dan

## Teknologi Berbasis Data
Dominikus Aditya Fitriyanto 1 , Afif Fajar Zakariya 1
1 Program Studi Arsitektur, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Jl. Rungkut Madya No. 1, Surabaya, Indonesia Email: dominikus_aditya.ar@upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Meningkatnya kompleksitas dunia menimbulkan tantangan yang signifikan bagi lingkungan binaan, dan arsitek memainkan peran penting dalam menerjemahkan kebutuhan masyarakat yang terus berkembang menjadi  solusi  yang  berkelanjutan.  Dengan  isu-isu  mendesak  seperti  krisis  iklim,  urbanisasi,  dan kekurangan  perumahan,  industri  arsitektur  harus  beradaptasi,  berevolusi,  dan  berinovasi  untuk memenuhi  tuntutan  tersebut.  Data  dan  teknologi  telah  muncul  sebagai  alat  yang  ampuh  dalam transformasi  ini,  hal  ini  memungkinkan  arsitek  untuk  memberikan  proyek  berorientasi  pengguna  yang terintegrasi  secara  komprehensif  dengan  lingkungan  mereka.  Penelitian  ini  mengeksplorasi persimpangan desain berbasis data, kecerdasan buatan (AI), dan arsitektur, termasuk peran data dalam membentuk industri, mulai dari penerapan Building Information Modelling (BIM) hingga solusi berbasis cloud yang memfasilitasi kolaborasi antar pemangku kepentingan. Analisis data menggunakan literature review mencakup artikel dengan fokus pada artificial intelligence, data driven technology, dan building information  modelling  (BIM)  dalam  arsitektur.  Sintesis  menunjukkan  integrasi  AI  dalam  arsitektur memberdayakan para profesional untuk menggali potensi desain berbasis data dan AI sebagai kekuatan transformatif  dalam  industri  arsitektur,  serta  menciptakan  solusi  yang  lebih  baik  dan  efisiensi  dalam pengambilan keputusan yang terinformasi di seluruh desain, konstruksi, dan pengoperasian bangunan.
Kata kunci : building information modelling, desain generatif, kecerdasan buatan, teknologi berbasis data

## ABSTRACT
The  growing  complexity  of  global  surroundings  brings  significant  challenges  to  the  built  environment, and  architects  serve  a  crucial  role  in  translating  the  changing  requirements  of  society  into  sustainable solutions. The architecture industry must adapt, evolve, and innovate in response to pressing issues such as  the  climate  crisis,  urbanization,  and  housing  shortages.  In  this  transformation,  data  and  technology have  emerged  as  potent  instruments,  enabling  architects  to  deliver  user-centric  projects  that  integrate seamlessly  with  their  environment.  This  research  investigates  the  intersection  of  data-driven  design, artificial  intelligence  (AI),  and  architecture,  as  well  as  the  role  data  plays  in  shaping  industries,  from Building  Information  Modeling  (BIM)  applications  to  cloud-based  solutions  that  facilitate  stakeholder collaboration.  Articles  that  concentrate  on  artificial  intelligence,  data-driven  technology,  and  Building Information  Modelling  (BIM)  in  architecture  are  included  in  the  data  analysis  literature  reviews.  The integration of AI in architecture enables professionals to unlock the potential of data-driven design and AI  as  a  transformative  force  in  the  architecture  industry,  and  to  create  improved  solutions  and efficiencies for informed decision making across building design, construction, and operation.
Keywords: artificial  intelligence,  building  information  modelling,  data  driven  technology,  generative design

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  kemajuan  jaman  dan  tuntutan  kebutuhan  lingkungan  binaan  yang  semakin  kompleks menuntut arsitek untuk terus berinovasi dan mencari cara agar mampu menjawab tantangan serta isu- isu  terkini.  Adanya  topik  dan  isu  mendesak  seperti  perubahan  iklim,  urbanisasi,  dan  kebutuhan  akan perumahan, menjadikan arsitek sebagai salah satu profesi yang harus terus beradaptasi dan berevolusi. Salah satu cara dunia arsitektur merespon perubahan adalah dengan mengadaptasi teknologi ke dalam proses perancangan. Perkembangan artificial intelligence atau kecerdasan buatan saat ini begitu pesat ditunjang dengan kemudahan terintegrasinya di berbagai bidang, termasuk di dalamnya adalah sektor arsitektur  sebagai  industri  konstruksi  [1].  Arsitek  sebagai  salah  satu  profesi  yang  bergerak  dalam industri konstruksi turut merasakan dampak yang signifikan dari adanya kecerdasan buatan yang mulai memasuki ranah perencanaan.
Kecerdasan  buatan  (AI)  semakin  diintegrasikan  ke  dalam  bidang  arsitektur,  hal  ini  membuka kemungkinan  untuk  optimalisasi  desain,  analisis  kinerja,  dan  pengambilan  keputusan.  Beberapa penelitian  telah  mengeksplorasi  berbagai  aplikasi  AI  dalam  arsitektur,  termasuk  desain  generatif  [2], pemodelan prediktif, dan  evaluasi kinerja otomatis.  Satu bidang dimana  AI menunjukkan  potensinya adalah dalam desain generatif. Sebagai contoh bentuk desain geneatif untuk sebuah area urban , dapat dilihat  pada  Gambar  1  di  bawah  ini.  Dengan  memanfaatkan  algoritme  AI,  arsitek  dapat mengembangkan  solusi  desain  yang  inovatif  dan  optimal.  Misalnya,  algoritme  berdasarkan pemrograman genetik telah digunakan untuk menghasilkan tata letak bangunan yang memaksimalkan efisiensi  energi  dan  kenyamanan  penghuni  [3].  Pendekatan  desain  generatif  tersebut  memungkinkan arsitek melakukan eksplorasi desain yang luas dan menemukan solusi baru yang selaras dengan tujuan desainnya.

## Gambar 1. Desain Generatif untuk Sebuah Area Urban
Selain  desain  generatif,  AI  memungkinkan  pemodelan  prediktif  juga  memungkinkan  arsitek  untuk mengevaluasi  dan  mengoptimalkan  performa  bangunan  di  awal  proses  desain  [4].  Teknik pembelajaran mesin telah digunakan untuk memprediksi konsumsi energi, tingkat pencahayaan alami, dan  kenyamanan  termal  berdasarkan  parameter  desain  [5].  Permodelan  tersebut  memudahkan identifikasi  strategi  desain  yang  mampu  meminimalkan  penggunaan  energi  dan  memberikan  nilai lebih  pada  keberlanjutan  lingkungannya,  sehingga  mendukung  pengambilan  keputusan  yang terintegrasi dengan data yang valid.
Kehadiran  AI  memberikan  peluang  untuk  evaluasi  kinerja  secara  otomatis  dalam  arsitektur.  Dengan menganalisis kumpulan data besar dan menggunakan algoritme pengenalan pola, AI dapat membantu

## Evolusi Peran Arsitek di Era Artificial Intelligence dan Teknologi Berbasis Data
dalam penilaian kinerja bangunan dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Misalnya, teknik berbasis  data  telah  diterapkan  untuk  menganalisis  pola  penggunaan  energi  dan  mengidentifikasi anomali  atau  inefisiensi  dalam  pengoperasian  gedung  [6].  Analisis  otomatis  ini  meningkatkan kemampuan untuk mendiagnosis dan mengoptimalkan kinerja gedung secara real-time [7].
Berbagai  kemungkinan  dan  kemudahan  dalam  perencanaan  dan  desain  berkat  kehadiran  AI  tentu menimbulkan  pertanyaan  tentang  jati  diri  profesi  arsitek  pada  masa  depan.  Keterlibatan  AI  dalam tahap  merancang  memungkinkan  sebagian  besar  porsi  berpikir  kreatif  diambil  alih  oleh  kecerdasan buatan sehingga campur tangan manusia menjadi lebih minim. Penelitian ini berusaha menggali sejauh mana  perkembangan  AI  dalam  proses  desain  dan  di  mana  campur  tangan  arsitek  masih  dibutuhkan dalam konteks integrasi AI dan data.

## 2. METODOLOGI
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode literature  review dari  artikel  dan  buku,  mencakup  artikel dengan  fokus  pada artificial  intelligence,  data  driven  technology , generative  design, dan building information  modelling (BIM)  dalam  arsitektur.  Menurut  Nightingale  [8]  strategi  pencarian  untuk tinjauan literatur harus dirancang untuk mengidentifikasi studi terdahulu berkaitan dengan pertanyaan spesifik. Hal ini berarti bahwa strategi pencarian perlu bersifat lebih sensitif daripada spesifik. Strategi pencarian spesifik akan mengidentifikasi artikel yang lebih relevan daripada artikel yang tidak relevan, tetapi mungkin melewatkan beberapa artikel penting. Strategi pencarian sensitif cenderung menyaring artikel yang relevan tetapi mungkin mengidentifikasi sejumlah studi yang tidak relevan juga.
Data  diambil  dari  beberapa  sumber  artikel  akademik  seperti  Google  Scholar,  Semantic  Scholar, ScienceDirect,  dan  Garuda.  Langkah  pertama  adalah  melakukan  filter  kesesuaian  artikel  melalui Publish  or  Perish,  untuk  menghasilkan  data  sebanyak  83  artikel  yang  sesuai  dengan  rentang  waktu publikasi  5  tahun  terakhir.  Artikel  kemudian  dianalisis  dengan  metode  bibliometrik  untuk mendapatkan  poin-poin  meliputi  1)  transformasi  digital  praktik  arsitektur,  2)  keterlibatan  AI  dalam proses  desain  dan  konstruksi,  serta  3)  perubahan  siklus  dan  peran  arsitek  dalam  proses  perencanaan. Analisis bibliometrik adalah metode untuk mengeksplorasi dan menganalisis data ilmiah dalam jumlah besar [9]. Metode ini memungkinkan untuk melihat proses evolusioner dari bidang tertentu, sekaligus menyoroti area yang muncul di bidang tersebut dan melihat keterkaitannya dalam jejaring klaster.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sejak  adanya  AutoCAD  hingga  BIM  di cloud ,  industri  arsitektur  telah  berkembang  pesat  tetapi pergerakan  transformasi  digital  baru  dimulai  dua  dekade  terakhir.  Saat  ini  data  telah  menjadi  dasar bagaimana orang bekerja dan  berbagai perusahaan telah berhasil mengintegrasikannya ke dalam  alur kerja  harian  mereka.  Dalam  arsitektur,  data  yang  lebih  banyak  dan  lebih  baik  memungkinkan  para profesional  untuk  memberikan  proyek  berorientasi  pengguna.  Hal  ini  memastikan  integrasi  secara holistik  dengan  lingkungan  mereka,  yang  menghasilkan  lebih  banyak  data,  kompleksitas,  dan optimalisasi  [10].  Sementara  itu,  perkembangan  BIM  memungkinkan  pemangku  kepentingan  untuk berkolaborasi  melalui database umum  dan  pengenalan  solusi  berbasis cloud dengan  antarmuka  yang ramah  pengguna  [11].  Kemudahan  ini  memperluas  aksesibilitas  proyek  arsitektur  yang  umumnya kompleks  untuk  dapat  dipahami  lebih  mudah  ke  pemangku  kepentingan  yang  lebih  luas  seperti pengembang,  pemerintah,  dan  warga  negara  [12].  Hal  ini  memungkinkan  mereka  untuk  menjadi bagian yang lebih integral dari proses perencanaan dan memungkinkan komunikasi yang lebih inklusif sejak awal.
Perkembangan proses desain yang melibatkan desain berbasis data dan AI telah sering dilakukan. AI menjadi  evolusi  salah  satu  alat  desain  arsitek,  yang  bersama  dengan  data  akan  membantu  arsitek bergerak menuju cara  kerja  yang  lebih berbasis  hasil  untuk mencapai  hasil  akhir yang lebih baik. AI dan  data  memiliki  hubungan  yang  saling  melengkapi  dimana  sistem  bertenaga  AI  dapat  memproses, menganalisis,  dan  memahami  sejumlah  besar  data  yang  dihasilkan  selama  desain,  konstruksi,  dan pengoperasian bangunan.  Algoritme  AI dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data,  membuat  prediksi,  dan  menghasilkan  wawasan  yang  dapat  menginformasikan  berbagai keputusan  desain  [6],  [13],  [14].  Dan  semakin  banyak  data  yang  dimasukkan  ke  dalam  sistem  baik berasal dari sumber seperti database BIM, perangkat IoT, data cuaca dan lalu lintas, serta umpan balik pengguna, maka semakin baik pembelajaran AI.
Hasil  analisis  bibliometrik  seperti  pada  Gambar  2  berikut  menunjukkan  bahwa  dalam  rentang  waktu lima  tahun  terakhir  menunjukkan  adanya  dua  klaster  besar  yang  mendominasi,  yaitu  kecerdasan buatan/ artificial  intelligence dan  desain  generatif/ generative  design .  Hal  ini  menandakan  bahwa terjadi  pergeseran  transformasi  digital  dalam  proses  desain  arsitektur  yang  dulunya  condong  ke  arah BIM  dan    parametrik,  kini  mengarah  pada  desain  generatif.  Keterkaitan  yang  erat  antara artificial intelligence dengan generative  design menunjukkan  bahwa  arsitek  perlu  memahami  pentingnya penguasaan perangkat lunak yang berbasis AI.
Gambar 2. Analisis Bibliometrik AI, Desain Generatif, dan BIM dalam Arsitektur
Perangkat lunak berbasis cloud Autodesk Forma, misalnya, memungkinkan arsitek  untuk mendorong hasil  yang  lebih  baik  dengan  memanfaatkan  data  sejak  hari  pertama.  Dengan  bantuan  kemampuan bertenaga AI, arsitek dapat membuat model massa 3D. Melalui perangkat tersebut dapat diuji berbagai skenario secara real time dan menganalisis dampak dari berbagai kondisi lingkungan seperti matahari, siang  hari,  angin,  kebisingan,  iklim  mikro,  dan  lainnya,  untuk  menemukan  solusi  optimal  dalam parameter  yang  dipilih  [15].  Perangkat  ini  dapat  dengan  cepat  membuat  dan  mengulangi  versi  yang berbeda  untuk  mempersingkat  tahap  desain,  meminimalkan  pengerjaan  ulang,  dan  meletakkan  dasar berbasis bukti yang kuat untuk proses yang lebih berkelanjutan dan efisien.
Meskipun  penggunaan  AI  dalam  arsitektur  masih  relatif  dalam  tahap  awal,  potensinya  untuk membentuk  masa  depan  industri  arsitektur  sangatlah  besar.  Banyak  pihak  yang  telah  menganggap teknologi  ini  sebagai  terobosan  yang  komprehensif  dan  disruptif.  Otomasi  dan  kecerdasan  buatan mungkin  tidak  akan  menggantikan  arsitek,  tetapi  industri  arsitektur  akan  mengalami  transformasi

## Evolusi Peran Arsitek di Era Artificial Intelligence dan Teknologi Berbasis Data
besar. Peluang yang dibawa  AI pada  akhirnya dapat mengubah alur kerja  yang ada dalam arsitektur. AI  pasti  membuat  proses  desain  lebih  efisien,  tetapi  perkembangan  saat  ini  tidak  akan  dapat menggantikan  pola  pikir  kreatif  dan  kemampuan  arsitek  untuk  memberikan  desain  unik  yang menanggapi  kebutuhan  klien  tertentu,  tuntutan  lingkungan,  serta  konteks  sosial  dan  budaya. Keterbatasan  AI  masih  adalah  sejauh  mana  algoritmenya  memahami  data  yang  dilatih  dan menganalisis  serta  belajar  dari  data  tersebut.  Banyak  dari  apa  yang  dilakukan  arsitek  melibatkan pemikiran  analitis  kreatif,  perspektif  orisinal,  kemampuan  memecahkan  masalah,  dan  keterampilan lunak  yang  bergantung  pada  keputusan  manusia  dan  semua  hal  ini  belum  dapat  ditiru  secara  akurat oleh teknologi.
Alur kerja yang optimal adalah tentang bekerja dengan kekuatan satu sama lain dimana komputer dan perangkat lunak dapat mengotomatiskan tugas sehari-hari yang membosankan dan berulang, sehingga memberi  lebih  banyak  waktu  bagi  arsitek  untuk  fokus  pada  sisi  kreatif  dan  singularitas  arsitektur. Keahlian dan pemikiran arsitek  tetap tak tergantikan tetapi saat ini dapat dilengkapi dengan data dan teknologi  baru.  Teknologi  AI  saat  ini  sama  sekali  tidak  memiliki  kecerdasan  dan  kemampuan  ‘rasa” yang  sebanding  dengan  kesadaran  manusia,  sehingga  terbatas  hanya  pada  jenis  tugas  yang  dapat diselesaikannya. Meskipun demikian, ada konsensus umum bahwa teknologi AI yang telah ada saat ini akan  mampu  berkembang  dan  berpotensi  menjadi  sangat  kuat.  Dampak  AI  pada  industri  arsitektur sangat signifikan dan berjangkauan luas.
Berikut adalah beberapa cara AI dalam memengaruhi industri: 1. Desain dan perencanaan
AI  dapat  membantu  arsitek  dengan  desain  dan  perencanaan  dengan  memberikan  wawasan  dan rekomendasi  berdasarkan  analisis  data.  Misalnya,  AI  dapat  menganalisis  data  kinerja  gedung  untuk mengoptimalkan  efisiensi  energi  dan  mengurangi  biaya.  AI  juga  dapat  membantu  arsitek menghasilkan opsi desain dengan lebih cepat dan efisien.
2. Konstruksi
AI dapat membantu proses konstruksi dengan menyediakan pemantauan dan analisis lokasi konstruksi secara real  time ,  membantu  mengidentifikasi  potensi  masalah,  dan  meningkatkan  keselamatan.  AI juga  dapat  membantu  kontrol  kualitas  dengan  menganalisis  data  dari  sensor  dan  kamera  untuk mendeteksi kerusakan dan kesalahan.
3. Pengoperasian dan pemeliharaan
AI dapat membantu pengoperasian dan pemeliharaan dengan menganalisis data dari sistem bangunan untuk  mengoptimalkan  kinerja  dan  mengurangi  konsumsi  energi.  AI  juga  dapat  membantu pemeliharaan prediktif dengan menganalisis  data dari sensor  untuk mengidentifikasi potensi masalah sebelum terjadi.
Seiring  kemajuan  teknologi  AI  dan  aliran  data  yang  meningkat  dalam  siklus  desain  sebuah  proyek, teknologi ini akan mengurangi cara kerja tradisional yang cenderung individual dan akan memperkuat peran  arsitek  sebagai  koordinator  utama  sebuah  proyek  arsitektur.  Arsitek  berpotensi  mendapatkan tanggung  jawab  yang  lebih  besar  untuk  mengelola  proses,  data,  dan  hubungan  di  seluruh  proyek, mulai dari perencanaan tahap awal dan diakhiri dengan pembongkaran di akhir siklus hidup bangunan. Dan dengan pendekatan holistik untuk merancang dan membangun lingkungan binaan manusia, sangat mungkin  untuk  meningkatkan  kualitas  dan  efisiensi  pada  proyek  tersebut.  Untuk  mengaktifkan transformasi  ini,  AI  harus  diintegrasikan  ke  dalam  alur  kerja  perusahaan  desain  modern,  dan  arsitek harus  memperoleh  keterampilan  yang  diperlukan  untuk  bekerja  dengan  alat  ini  dan  menghindari tertinggal  teknologi.  Intinya,  arsitek  harus  mengenali  kekuatan  data  dan  piranti  berbasis  AI  untuk membantu dalam pekerjaan mereka serta menciptakan solusi yang lebih baik untuk masalah kompleks yang dihadapi masyarakat dan kota pada saat ini dan masa mendatang.
Peran  arsitek  pada  era  AI  dan  teknologi  berbasis  data  sedang  berkembang.  Berikut  adalah  beberapa cara arsitek agar dapat beradaptasi dengan era baru ini:
1. Kolaborasi
Arsitek  dapat  berkolaborasi  dengan  sistem  AI  untuk  meningkatkan  kemampuan  desain  dan perencanaan mereka. Melalui bekerja dengan AI, arsitek dapat menghasilkan lebih banyak opsi desain dan membuat keputusan yang lebih tepat.
2. Analisis data
Arsitek  dapat  menggunakan  alat  analisis  data  untuk  memperoleh  wawasan  tentang  kinerja  bangunan dan perilaku pengguna. Dengan menganalisis data,  arsitek dapat mengoptimalkan desain dan operasi bangunan untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan mengurangi biaya.
3. Pendidikan dan pelatihan
Arsitek  perlu  mengikuti  tren  dan  alat  AI  terbaru  juga  teknologi  berbasis  data.  Hal  ini  membutuhkan pendidikan  dan  pelatihan  berkelanjutan  untuk  memastikan  bahwa  arsitek  memiliki  keterampilan  dan pengetahuan yang dibutuhkan agar dapat bekerja secara efektif dengan teknologi tersebut.

## 4. SIMPULAN
AI memiliki dampak signifikan pada industri arsitektur, dan arsitek perlu beradaptasi dengan era baru ini dengan berkolaborasi melalui sistem AI, menggunakan alat analisis data, serta tetap mengikuti tren dan alat terbaru. Terlepas dari potensi keuntungannya, penerapan AI dalam arsitektur tentu tidak akan tanpa tantangan. Salah  satu tantangan  signifikan  adalah kebutuhan akan data berkualitas tinggi untuk melatih  model  AI  secara  efektif.  Ketersediaan  dan  aksesibilitas  data  arsitektur  yang  komprehensif sangat penting untuk melatih algoritme AI yang akurat dan andal. Selain itu, pertimbangan etis terkait privasi  dan  bias  data  perlu  ditangani  untuk  memastikan  penerapan  teknologi  AI  yang  bertanggung jawab dan adil dalam praktik arsitektur.
Kesimpulannya,  integrasi  kecerdasan  buatan  dalam  arsitektur  sangat  menjanjikan  untuk  memajukan bidang  ini.  Melalui  desain  generatif,  pemodelan  prediktif,  dan  evaluasi  kinerja  otomatis,  AI memberdayakan  arsitek  untuk  mengeksplorasi  solusi  desain  inovatif,  mengoptimalkan  kinerja bangunan, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan, tetapi ada hal yang penting yaitu dalam mengatasi  tantangan  terkait  kualitas  data  dan  pertimbangan  etis  sangat  penting  untuk  memastikan penerapan AI yang bertanggung jawab dan efektif dalam praktik arsitektur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Abrishami, J. Goulding, and F. Rahimian, “Generative BIM workspace for AEC conceptual design  automation:  prototype  development,” Eng.  Constr.  Archit.  Manag. ,  vol.  28,  no.  2,  pp. 482–509, Jul. 2020, doi: 10.1108/ECAM-04-2020-0256.
[2] Enjellina,  E.  V.  P.  Beyan,  and  Anastasya  Gisela  Cinintya  Rossy,  “Review  of  AI  Image Generator:  Influences,  Challenges,  and  Future  Prospects  for  Architectural  Field,” J.  Artif. Intell. Archit. , vol. 2, no. 1, pp. 53–65, Feb. 2023, doi: 10.24002/jarina.v2i1.6662.
[3] J.  Ayuso  Sanchez,  T.  Ikaga,  and  S.  Vega  Sanchez,  “Quantitative  improvement  in  workplace performance through biophilic design: A pilot experiment case study,” Energy Build. , vol. 177, pp. 316–328, Oct. 2018, doi: 10.1016/j.enbuild.2018.07.065.
[4] D. Newton, “Generative Deep Learning in Architectural Design,” Technol. + Des. , vol. 3, no. 2, pp. 176–189, Jul. 2019, doi: 10.1080/24751448.2019.1640536.
[5] J. Zhang, N. Liu, and S. Wang, “Generative design and performance optimization of residential buildings based on parametric algorithm,” Energy Build. , vol. 244, p. 111033, Aug. 2021, doi: 10.1016/j.enbuild.2021.111033.
[6] T.  Ahmad,  R.  Madonski,  D.  Zhang,  C.  Huang,  and  A.  Mujeeb,  “Data-driven  probabilistic machine  learning  in  sustainable  smart  energy/smart  energy  systems:  Key  developments,
Evolusi Peran Arsitek di Era Artificial Intelligence dan Teknologi Berbasis Data
challenges,  and  future  research  opportunities  in  the  context  of  smart  grid  paradigm,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 160, p. 112128, May 2022, doi: 10.1016/j.rser.2022.112128.
[7] T.  Hong,  Z.  Wang,  X.  Luo,  and  W.  Zhang,  “State-of-the-art  on  research  and  applications  of machine  learning  in  the  building  life  cycle,” Energy  Build. ,  vol.  212,  p.  109831,  Apr.  2020, doi: 10.1016/j.enbuild.2020.109831.
[8] A. Nightingale, “A guide to systematic literature reviews,” Surg. , vol. 27, no. 9, pp. 381–384, Sep. 2009, doi: 10.1016/j.mpsur.2009.07.005.
[9] N.  Donthu,  S.  Kumar,  D.  Mukherjee,  N.  Pandey,  and  W.  M.  Lim,  “How  to  conduct  a bibliometric analysis: An overview and guidelines,” J. Bus. Res. ,  vol. 133, pp. 285–296, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.jbusres.2021.04.070.
[10] T. Dounas, D. Lombardi, and W. Jabi, “Framework for decentralised architectural design BIM and  Blockchain  integration,” Int.  J.  Archit.  Comput. ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  157–173,  Jun.  2021, doi: 10.1177/1478077120963376.
[11] G.  Bastos  Porsani,  K.  Del  Valle  de  Lersundi,  A.  Sánchez-Ostiz  Gutiérrez,  and  C.  Fernández Bandera,  “Interoperability  between  Building  Information  Modelling  (BIM)  and  Building Energy  Model  (BEM),” Appl.  Sci. ,  vol.  11,  no.  5,  p.  2167,  Mar.  2021,  doi: 10.3390/app11052167.
[12] S. Bakhshi, M. R. Chenaghlou, F. Pour Rahimian, D. J. Edwards, and N. Dawood, “Integrated BIM  and  DfMA  parametric  and  algorithmic  design  based  collaboration  for  supporting  client engagement within offsite construction,” Autom. Constr. , vol. 133, p. 104015, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.autcon.2021.104015.
[13] M.  Bhatt,  J.  Suchan,  C.  Schultz,  V.  Kondyli,  and  S.  Goyal,  “Artificial  Intelligence  for Predictive and Evidence Based  Architecture Design,” Proc.  AAAI  Conf. Artif.  Intell. ,  vol.  30, no. 1, Mar. 2016, doi: 10.1609/aaai.v30i1.9850.
[14] V.  Krausková  and  H.  Pifko,  “Use  of  Artificial  Intelligence  in  the  Field  of  Sustainable Architecture: Current Knowledge,” Archit. Pap. Fac. Archit. Des. STU , vol. 26, no. 1, pp. 20– 29, Mar. 2021, doi: 10.2478/alfa-2021-0004.
[15] M. Day, “Autodesk Forma: a deep dive into the data lake,” AECMAGAZINE , Jun. 05, 2023.