El propósito de esta sección no es aceptar directamente los resultados iniciales generados por la inteligencia artificial como definitivos; sino proporcionar al usuario la oportunidad de examinar visualmente dichos resultados, compararlos con una lista, eliminar los candidatos de baja precisión, realizar un nuevo análisis con las detecciones restantes si fuera necesario y, finalmente, descargar los archivos DXF/PDF/PNG.
1. Lógica principal tras el análisis
Tras analizar un plano arquitectónico, el sistema genera numerosas detecciones candidatas. Estas pueden incluir puertas, ventanas, muros, ejes, columnas, muros cortina, escaleras, huecos de ascensor u otros elementos estructurales arquitectónicos. No obstante, no todas las detecciones realizadas por los modelos de inteligencia artificial deben considerarse totalmente correctas. Por ello, el sistema presenta al usuario una pantalla de control tras el análisis.
Dicha pantalla de control cuenta con dos áreas principales:
• Lista de resultados visuales: resultados visuales marcados en el plano.
• Lista de detecciones: una tabla que contiene los elementos candidatos detectados por la inteligencia artificial.
Gracias a esta estructura, el usuario no solo visualiza la imagen, sino que también accede al ID, tipo, índice de confianza, coordenadas, tamaño y fuente de cada candidato.
2. Área de resultados visuales
La sección «Resultados visuales», situada en la parte inferior izquierda del diagrama, muestra la versión procesada del plano arquitectónico analizado. En este espacio, el sistema representa directamente los elementos detectados en el plano. Cada objeto candidato aparece delimitado por líneas, recuadros, etiquetas o números de identificación en colores.
El objetivo principal de esta área es permitir una inspección visual por parte del usuario. Por ejemplo, si el sistema ha identificado una ventana como una puerta, el usuario puede percatarse de ello en el plano. O si una sección de muro ha sido erróneamente marcada como un punto de eje, este error será evidente en la pantalla de resultados visuales.
3. Lista de detecciones
Ubicada junto a los resultados visuales, la sección «Lista de detecciones» exhibe todos los elementos candidatos encontrados por la inteligencia artificial en formato tabular. Esta tabla incrementa la transparencia del sistema, permitiendo al usuario no solo conocer el resultado («el sistema identificó esto»), sino también el nivel de confianza asignado a cada detección. Esta lista resulta fundamental para la corrección manual, ya que el usuario puede seleccionar y eliminar candidatos con baja puntuación, descartar elementos mal clasificados o reiniciar el análisis únicamente con los candidatos correctos restantes.
4. Lógica de la puntuación de confianza
Uno de los conceptos esenciales del diagrama es la puntuación, o índice de confianza. Esta puntuación representa, en porcentaje, el nivel de confianza que tiene la inteligencia artificial respecto a una detección. Por ejemplo:
• Puntuación de confianza del 96 %: el sistema posee alta confianza en dicha detección.
• Puntuación de confianza del 75 %: probablemente correcta, aunque requiere verificación.
• Puntuación de confianza del 45 %: candidato dudoso que podría requerir eliminación o revisión.
5. Eliminación de candidatos por debajo del umbral
En la parte superior izquierda del diagrama se ubica el área «Eliminar candidatos por debajo de la puntuación». Esta sección permite al usuario realizar una depuración automática. El usuario define un umbral porcentual y el sistema elimina de la lista de resultados todos los candidatos cuya puntuación esté por debajo de dicho umbral.
Por ejemplo, si el usuario establece el umbral en 50:
• Se eliminan candidatos con puntuación inferior al 50 %.
• Se conservan candidatos con puntuación igual o superior al 50 %.
Si el umbral se fija en 70:
• Se eliminan más candidatos con puntuación inferior al 70 %.
• El resultado es más selectivo y depurado.
Esta función resulta especialmente útil en análisis que generan un alto número de falsos positivos, ya que evita que el usuario tenga que eliminar cientos de candidatos uno por uno. En lugar de ello, puede establecer un valor umbral para realizar una depuración automática preliminar.
6. Encontrar el resultado correcto mediante prueba y error
Un aspecto destacado del sistema presentado en este diagrama es que el usuario no está limitado a un único resultado de análisis. Puede experimentar con diferentes valores umbral, eliminar candidatos con puntuaciones bajas, conservar manualmente determinados candidatos y ejecutar nuevamente el análisis con las detecciones restantes.
Un ejemplo de flujo de trabajo podría ser:
1. El sistema realiza el primer análisis.
2. El usuario revisa los resultados.
3. Si existen demasiadas detecciones falsas, se establece un umbral en 60 %.
4. El sistema elimina candidatos con menos del 60 % de coincidencia.
5. El usuario vuelve a inspeccionar el resultado visual.
6. Si es necesario, elimina manualmente ciertos candidatos.
7. Reinicia el análisis con la función «Ejecutar análisis con los elementos restantes».
8. Se obtiene un resultado más claro y depurado.
9. Finalmente, se genera el informe cuando el resultado es satisfactorio.
Este enfoque convierte al sistema de una herramienta puramente automatizada en una plataforma de análisis controlada, interactiva y con soporte humano.
7. Intervención del usuario y limpieza manual
La estructura presentada en el diagrama evidencia que la intervención del usuario constituye una parte inherente del sistema. El usuario no está obligado a aceptar todos los candidatos generados por el análisis.
El usuario debe poder:
• Eliminar detecciones incorrectas.
• Eliminar candidatos con baja puntuación en bloque.
• Seleccionar de una lista.
• Seleccionar objetos de las visualizaciones.
• Eliminar los candidatos seleccionados del plano.
• Volver a analizar con los candidatos correctos restantes.
Esta función resulta especialmente relevante en planos arquitectónicos, dado que algunos dibujos pueden ser muy similares entre sí. Por ejemplo, una línea de pared delgada puede confundirse con una línea de eje. Un marco de puerta, en ocasiones, puede parecer una línea de mueble. Asimismo, una línea de ventana puede identificarse erróneamente como una sección de pared en ciertos planos. Por ello, es complejo obtener un resultado completamente fiable sin la supervisión del usuario.
8. Ejecutar análisis con los elementos restantes
Uno de los botones fundamentales en el área de la lista de detecciones es la función "Ejecutar análisis con las detecciones restantes". Este botón permite realizar un nuevo análisis únicamente con los candidatos que permanecen tras la limpieza efectuada por el usuario. Este proceso es relevante porque:
• Se eliminan candidatos incorrectos del análisis.
• El sistema se reutiliza con datos más precisos.
• El motor de resultados emplea datos depurados.
• El resultado final es más confiable.
Este procedimiento refleja un enfoque humano dentro del ciclo de los sistemas de inteligencia artificial, ya que el sistema no se basa únicamente en la toma de decisiones automática, sino que se perfecciona mediante la supervisión humana.
9. Fase de Conclusión
En el centro del diagrama se ubica el bloque denominado «Conclusión». Este bloque recibe los resultados depurados y verificados para generar el resultado final.
Durante la fase de Conclusión, el sistema puede:
• Evaluar los candidatos restantes.
• Interpretar la estructura general del plano.
• Dividir los elementos arquitectónicos en capas significativas.
• Preparar los datos requeridos para la generación de la salida.
• Crear la estructura final del archivo para las salidas DXF, PDF y PNG.
Es fundamental destacar que el resultado no proviene exclusivamente del análisis inicial realizado por la IA, sino que se conforma después de la limpieza y correcciones efectuadas por el usuario. Por lo tanto, el resultado final integra tanto la predicción de la IA como la supervisión del usuario.
10. DESCARGA DE DXF/PDF
Una vez concluida la fase de conclusión, el usuario puede descargar los resultados profesionales. El bloque "Descargar DXF/PDF" del diagrama representa este proceso. En esta etapa, el sistema genera los siguientes archivos:
• PDF: Informe y resultado visual.
• DXF: Dibujo técnico compatible con software CAD.
• PNG: Plano visual procesado.
El formato DXF resulta especialmente relevante para arquitectos e ingenieros, dado que puede abrirse en AutoCAD, DraftSight, LibreCAD u otro software CAD equivalente. Así, el plano procesado mediante inteligencia artificial puede integrarse en el entorno de dibujo técnico.
11. Panel de Archivos Generados
El panel denominado "Archivos Generados", situado a la derecha, muestra la totalidad de archivos producidos por el sistema. Este panel permite al usuario abrir o descargar individualmente los archivos de resultados. El panel puede contener los siguientes tipos de archivos:
• Columna y muro de corte en formato PNG
• Columna en formato PNG
• Muro de corte en formato PNG
• PDF
• Columna y muro de corte en formato DXF
• Columna candidata en formato DXF
• Muro de corte candidato en formato DXF
Esta lista evidencia que el sistema no genera un resultado único, sino que cada archivo tiene un propósito específico.
El archivo PNG de columna y muro de corte ofrece una representación visual combinada de todos los hallazgos.
El archivo PNG de columna permite la separación visual de las columnas candidatas.
El archivo PNG de muro de corte facilita el archivado de la visualización final presentada al usuario.
El archivo PDF se adapta para informes y para su distribución.
El archivo DXF de plano completo corresponde a un plano general que puede ser abierto en un entorno CAD.
El archivo DXF de columna candidata constituye un resultado técnico especializado que incluye únicamente columnas candidatas.
El archivo DXF de muro de corte candidato representa un resultado técnico que contiene muros de corte candidatos.
Esta explicación se muestra debajo del tercer diagrama de flujo según el idioma seleccionado del sitio.
